 පාඨයෙන් ඍජුව උපුටා දැක්වීමකින් තොරව සීමා කරන ලද Boltzmann යන්ත්‍රයක් යනු කුමක්ද යන්න පිළිබඳ සාරාංශයක් මට දෙන්න?
සීමා කරන ලද Boltzmann යන්ත්‍රයක් (RBM) යනු එහි යෙදවුම් සමූහය හරහා සම්භාවිතා ව්‍යාප්තියක් ඉගෙන ගත හැකි උත්පාදක ස්ටෝචස්ටික් කෘතිම ස්නායු ජාලයකි. 1986 දී පෝල් ස්මොලෙන්ස්කි විසින් හාර්මෝනියම් නමින් RBM සොයා ගන්නා ලද අතර, 2000 මැද භාගයේදී ජෙෆ්රි හින්ටන් සහ සහයෝගිතාකරුවන් විසින් වේගවත් ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම නිර්මාණය කිරීමෙන් පසුව ඒවා ප්‍රසිද්ධියට පත් විය. RBMs විසින් මානයන් අඩු කිරීම, වර්ගීකරණය, සහයෝගීතා පෙරීම, විශේෂාංග ඉගෙනීම, මාතෘකා ආකෘතිකරණය සහ බොහෝ ශරීර ක්වොන්ටම් යාන්ත්‍ර විද්‍යාවේ යෙදුම් සොයාගෙන ඇත. කාර්යය මත පදනම්ව, අධීක්‍ෂණය කළ හෝ අධීක්‍ෂණය නොකළ ආකාරවලින් ඔවුන් පුහුණු කළ හැකිය. ඔවුන්ගේ නමට අනුව, RBMs යනු Boltzmann යන්ත්‍රවල ප්‍රභේදයකි, ඒවායේ නියුරෝන ද්විපාර්ශ්වික ප්‍රස්ථාරයක් සෑදිය යුතු බවට සීමාවක් ඇත: ඒකක කාණ්ඩ දෙකෙන් එක් එක් නෝඩ් යුගලයක් (සාමාන්‍යයෙන් "දෘශ්‍ය" සහ "සැඟවුණු" ලෙස හැඳින්වේ. ඒකක පිළිවෙලින්) ඒවා අතර සමමිතික සම්බන්ධතාවයක් තිබිය හැක; සහ සමූහයක් තුළ නෝඩ් අතර සම්බන්ධතා නොමැත. ඊට වෙනස්ව, "සීමා රහිත" Boltzmann යන්ත්‍රවල සැඟවුණු ඒකක අතර සම්බන්ධතා තිබිය හැක. මෙම සීමා කිරීම Boltzmann යන්ත්‍රවල සාමාන්‍ය පන්තිය සඳහා ලබා ගත හැකි වඩා කාර්යක්ෂම පුහුණු ඇල්ගොරිතම සඳහා ඉඩ සලසයි, විශේෂයෙන් ශ්‍රේණිය මත පදනම් වූ ප්‍රතිවිරෝධතා අපසරන ඇල්ගොරිතම. සීමා කරන ලද Boltzmann යන්ත්‍ර ගැඹුරු ඉගෙනුම් ජාල වලද භාවිතා කළ හැක. විශේෂයෙන්ම, ගැඹුරු විශ්වාස ජාල සෑදිය හැක්කේ RBMs "ස්ටැක් කිරීම" මගින් සහ විකල්ප වශයෙන් ලැබෙන ගැඹුරු ජාලය අනුක්‍රමික අවරෝහණ සහ පසු ප්‍රචාරණය සමඟ මනාව සුසර කිරීමෙනි.
සීමා කරන ලද බෝල්ට්ස්මන් යන්ත්‍රයක් (RBM) යනු Paul Smolensky විසින් සොයා ගන්නා ලද සහ Geoffrey Hinton විසින් ප්‍රචලිත කරන ලද කෘතිම ස්නායු ජාලයක කාණ්ඩයකි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්ෂේත්‍රය තුළ විවිධ යෙදුම් සඳහා RBM ප්‍රයෝජනවත් වී ඇති අතර අධීක්‍ෂණය කළ සහ අධීක්‍ෂණය නොකළ ආකාරවලින් පුහුණු කළ හැකිය. RBMS යනු ඔවුන්ගේ නියුරෝන සීමා කරන බෝල්ට්ස්මන් යන්ත්‍රවල සීමා කළ ප්‍රභේදයකි; නියුරෝන කාණ්ඩ දෙකෙන් නෝඩ් යුගලයක්, දෘශ්‍ය හා සැඟවුණු ද්විපාර්ශ්වික ප්‍රස්ථාරයක් සාදයි. සම්බන්ධතාවය කණ්ඩායම් දෙකක් අතර පමණක් විය හැකි අතර කණ්ඩායම් තුළ නොවේ (දෘශ්‍ය සහ සැඟවුණු). මෙම සීමා සහිත සූත්‍රගත කිරීම ඇල්ගොරිතම වඩාත් කාර්යක්ෂමව පුහුණු කිරීමේ හැකියාව ඇති කරයි. RBM's Gradient descent සහ backpropagation භාවිතා කරමින් එම ජාල සියුම් ලෙස සකස් කිරීමට විකල්ප සමඟ ගැඹුරු විශ්වාස ජාල වැනි ගැඹුරු ඉගෙනුම් ජාල වලටද ඒකාබද්ධ කළ හැක.