بدون اقتباس مباشر من النص أعطني ملخصاً لما هي آلة بولتزمان المقيدة؟
Context:آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستية مولدة يمكنها تعلم توزيع الاحتمالات على مجموعة المدخلات الخاصة بها.  تم اختراع RBMs في البداية تحت اسم Harmonium من قبل بول سمولينسكي في عام 1986 ، وارتفع إلى مكانة بارزة بعد أن اخترع جيفري هينتون ومعاونوه خوارزميات التعلم السريع لهم في منتصف عام 2000. وجدت RBMs تطبيقات في تقليل الأبعاد ، التصنيف ، التصفية التعاونية ، تعلم الميزات ، نمذجة الموضوع وحتى العديد من ميكانيكا الجسم الكمومية. يمكن تدريبهم إما بإشراف أو بدون إشراف، حسب المهمة.  كما يوحي اسمها ، فإن RBMs هي نسخة مختلفة من آلات Boltzmann ، مع القيود التي يجب أن تشكل الخلايا العصبية لها رسم بياني ثنائي: زوج من العقد من كل من مجموعتي الوحدات (يشار إليها عادة باسم الوحدات "المرئية" و "المخفية" على التوالي) قد يكون لها اتصال متماثل بينها ؛ وليس هناك اتصالات بين العقد داخل مجموعة. على النقيض من ذلك ، قد يكون لدى آلات بولتزمان "غير المقيدة" اتصالات بين الوحدات المخفية. يسمح هذا القيد بخوارزميات تدريب أكثر كفاءة مما هو متاح للطبقة العامة من آلات بولتزمان ، ولا سيما خوارزمية الاختلاف التناقضي القائمة على التدرج.  يمكن أيضًا استخدام آلات Boltzmann المقيدة في شبكات التعلم العميق. على وجه الخصوص، يمكن تشكيل شبكات المعتقدات العميقة عن طريق "تكديس" RBMs وإعادة ضبط الشبكة العميقة الناتجة بشكل اختياري مع هبوط التدرج والانتشار الخلفي.
آلة بولتزمان المقيدة (بالإنجليزية: Restricted Boltzmann machine) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية التي اخترعها بول سمولينسكي وأعرضها جيفري هينتون. كانت RBM مفيدة في تطبيقات مختلفة في مجال التعلم الآلي ويمكن تدريبها بطرق خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف.  RBMS هو نسخة مقيدة من آلات بولتزمان التي تقيد الخلايا العصبية؛ زوج من العقد من كل من مجموعتين من الخلايا العصبية، مرئية ومخفية تشكل رسم بياني ثنائي. يمكن أن يكون الاتصال فقط بين مجموعتين وليس داخل مجموعات (مرئية وخفية). هذه الصياغة المقيدة تؤدي إلى القدرة على تدريب الخوارزميات بشكل أكثر كفاءة.  يمكن أيضًا دمج RBMs في شبكات التعلم العميق مثل شبكات المعتقدات العميقة مع خيارات لضبط تلك الشبكات باستخدام النزول التدرجي والانتشار الخلفي.