متن سے براہ راست حوالہ دیئے بغیر مجھے ایک خلاصہ بتائیں کہ بولٹزمین کی پابندی والی مشین کیا ہے؟
ایک محدود بولٹزمین مشین (RBM) ایک تخلیقی اسٹاکسٹک مصنوعی نیورل نیٹ ورک ہے جو اپنے ان پٹ کے سیٹ پر امکانی تقسیم سیکھ سکتا ہے۔   RBMs کو ابتدائی طور پر ہارمونیم کے نام سے پال سمولینسکی نے 1986 میں ایجاد کیا تھا، اور 2000 کے وسط میں جیفری ہنٹن اور اس کے ساتھیوں کی جانب سے ان کے لیے تیز رفتار سیکھنے کے الگورتھم ایجاد کیے جانے کے بعد ان کو اہمیت حاصل ہوئی۔ RBMs نے جہتی کمی، درجہ بندی، باہمی تعاون کے ساتھ فلٹرنگ، فیچر لرننگ، ٹاپک ماڈلنگ اور یہاں تک کہ بہت سے باڈی کوانٹم میکانکس میں ایپلی کیشنز تلاش کی ہیں۔ کام پر منحصر ہے، انہیں یا تو زیر نگرانی یا غیر نگرانی شدہ طریقوں سے تربیت دی جا سکتی ہے۔   جیسا کہ ان کے نام سے ظاہر ہوتا ہے، RBMs بولٹزمین مشینوں کی ایک قسم ہیں، اس پابندی کے ساتھ کہ ان کے نیوران کو ایک دو طرفہ گراف بنانا چاہیے: یونٹوں کے دو گروپوں میں سے ہر ایک سے نوڈس کا ایک جوڑا (جسے عام طور پر "مرئی" اور "پوشیدہ" کہا جاتا ہے۔ یونٹس بالترتیب) ان کے درمیان ایک ہم آہنگ کنکشن ہو سکتا ہے؛ اور گروپ کے اندر نوڈس کے درمیان کوئی رابطہ نہیں ہے۔ اس کے برعکس، "غیر محدود" بولٹزمین مشینوں میں پوشیدہ اکائیوں کے درمیان رابطہ ہو سکتا ہے۔ یہ پابندی بولٹزمین مشینوں کے عمومی طبقے، خاص طور پر میلان پر مبنی متضاد ڈائیورجینس الگورتھم کے مقابلے میں زیادہ موثر تربیتی الگورتھم کی اجازت دیتی ہے۔   محدود بولٹزمین مشینیں ڈیپ لرننگ نیٹ ورکس میں بھی استعمال کی جا سکتی ہیں۔ خاص طور پر، گہرے اعتقاد کے نیٹ ورکس RBMs کو "اسٹیک" کرکے اور اختیاری طور پر نتیجے میں آنے والے گہرے نیٹ ورک کو تدریجی نزول اور بیک پروپیگیشن کے ساتھ ٹھیک کرکے بنایا جا سکتا ہے۔
ایک محدود بولٹزمین مشین (RBM) ایک مصنوعی اعصابی نیٹ ورک کا ایک زمرہ ہے جسے پال سمولنسکی نے ایجاد کیا تھا اور اسے جیفری ہنٹن نے مقبول بنایا تھا۔ RBM مشین لرننگ کے میدان میں مختلف ایپلی کیشنز میں کارآمد رہے ہیں اور انہیں زیر نگرانی اور غیر نگرانی کے طریقوں سے تربیت دی جا سکتی ہے۔   RBMS بولٹزمین مشینوں کی ایک محدود قسم ہے جو ان کے نیوران کو محدود کرتی ہے۔ نیوران کے دو گروپوں میں سے ہر ایک سے نوڈس کا ایک جوڑا، دکھائی دینے والا اور چھپا ہوا ایک دو طرفہ گراف بناتا ہے۔ کنکشن صرف دو گروپوں کے درمیان ہو سکتا ہے نہ کہ گروپوں میں (مرئی اور پوشیدہ)۔ اس محدود فارمولیشن کے نتیجے میں الگورتھم کو زیادہ موثر طریقے سے تربیت دینے کی صلاحیت ہوتی ہے۔   RBM کو ڈیپ لرننگ نیٹ ورکس میں بھی ضم کیا جا سکتا ہے جیسے ڈیپ بیلیف نیٹ ورکس جن میں گریڈینٹ ڈیسنٹ اور بیک پروپیگیشن کا استعمال کرتے ہوئے ان نیٹ ورکس کو ٹھیک کرنے کے اختیارات ہوتے ہیں۔