在沒有直接引用文字的情況下, 給我一個關於限制波爾茨曼機器的概述?
Context:限制波茲曼機器 (RBM) 是一個生成的隨機人工神經網路,可以學習其輸入集的概率分佈.  RBM最初由Paul Smolensky於1986年在Harmonium名稱下發明,並在Geoffrey Hinton和合作者在2000年中期為其發明快速學習演算法後獲得了突出地位. RBM在維度減小,分類,協作過<unk>,特徵學習,主題建模甚至許多體量子力學中都發現了應用. 根據任務,他們可以接受監督或無監督的培訓.  正如其名字所暗示的,RBM是博爾茲曼機器的一個變體,其限制是它們的神經元必須形成一個二分點陣圖:兩個組的每個節點 (通常稱為"可見"和"隱藏"單位) 的一對節點之間可能有對稱的連線;並且在一個組內沒有節點之間的連線. 相比之下",無限制"的博爾茲曼機器可能有隱藏的單元之間的連線. 這種限制使得訓練演算法比一般類博爾茲曼機器,特別是基於梯度的對比分歧演算法更有效.  在深度學習網路中也可以使用受限制的博爾茲曼機器. 特別是,深度信念網路可以通過"堆疊"RBM和選擇性微調由此產生的深度網路以梯度下降和反向傳播來形成.
限制波茲曼機器 (RBM) 是一個由保羅·斯莫倫斯基發明並由傑弗裡·欣頓普及的人工神經網路的類別. 機器學習領域的各種應用中,RBM已經很有用,可以通過監督和無監督的方式進行訓練.  RBMS是博爾茲曼機器的受限變體,它限制了它們的神經元;來自兩個神經元組的每一對節點,可見和隱藏,形成一個雙部分圖. 連線只能在兩個組之間,而不能在組內 (可見和隱藏). 這種受約束的表述使得演算法能夠更有效地訓練.  RBM還可以整合到深度學習網路中,例如深度信念網路,可以使用梯度下降和反向傳播來微調這些網路.