沒有直接引用文字,
Context:限制波爾茨曼機器 (RBM) 是一種產生性靜態的人工神經網路,  在2000年中期, 傑弗裡·欣頓與合作者為他們發明瞭快速學習演算法後, 這項技術在數字化,分類,協作過濾,特徵學習,主題建模甚至許多體質力學方面都有應用. 根據任務, 他們可以在監控下或無監控下接受訓練.  根據他們的名稱, RBM 是波爾茨曼機器的一種變體, 限制是他們的神經元必須形成雙邊圖:每兩組單位 (通常稱為"可見"和"隱藏"單位) 的一對節點可能彼此之間具有對稱連線; 且在一組內沒有節點之間的連線. 沒有限制的博爾茨曼機器可能有隱藏的單位之間的連線. 這樣的限制使得訓練演算法比一般波爾茨曼機器型別更有效率,  在深度學習網路中也可以使用受限制的博爾茨曼機器. 尤其是深層信念網路可以透過"堆積"RBM,並選擇微調由此產生的深層網路以梯度下降和反向傳播.
限制波爾茨曼機器 (RBM) 是一個由保羅·斯莫倫斯基發明的人工神經網路類別, 機器學習領域內的各種應用中都很有用,  這項技術是用來限制神經元的. 兩組神經元中的一對節點, 只有兩組之間才能建立連結, 這樣的制約式表述使得演算法能更有效地訓練.  還可以整合到深度學習網路中,