Sin citar directamente del texto, dame un resumen de lo que es una máquina de Boltzmann restringida.
Una máquina de Boltzmann restringida (RBM) es una red neuronal artificial estocástica generativa que puede aprender una distribución de probabilidad sobre su conjunto de entradas.

Las RBM fueron inventadas inicialmente bajo el nombre de Harmonium por Paul Smolensky en 1986, y adquirieron importancia después de que Geoffrey Hinton y sus colaboradores inventaran algoritmos de aprendizaje rápido para ellas a mediados del año 2000. Los RBM han encontrado aplicaciones en la reducción de la dimensionalidad, la clasificación, el filtrado colaborativo, el aprendizaje de características, el modelado de temas e incluso en la mecánica cuántica de muchos cuerpos. Se pueden entrenar de forma supervisada o no supervisada, dependiendo de la tarea.

Como su nombre indica, las RBM son una variante de las máquinas de Boltzmann, con la restricción de que sus neuronas deben formar un grafo bipartito: un par de nodos de cada uno de los dos grupos de unidades (denominados comúnmente unidades "visibles" y "ocultas", respectivamente) pueden tener una conexión simétrica entre sí; y no hay conexiones entre nodos de un mismo grupo. En cambio, las máquinas de Boltzmann "no restringidas" pueden tener conexiones entre las unidades ocultas. Esta restricción permite algoritmos de entrenamiento más eficaces que los disponibles para la clase general de máquinas de Boltzmann, en particular el algoritmo de divergencia contrastiva basado en el gradiente.

Las máquinas de Boltzmann restringidas también pueden utilizarse en redes de aprendizaje profundo. En concreto, las redes de creencia profunda pueden formarse "apilando" las RBM y, opcionalmente, afinando la red profunda resultante con descenso de gradiente y retropropagación.
Una máquina de Boltzmann restringida (RBM) es una categoría de red neuronal artificial inventada por Paul Smolensky y popularizada por Geoffrey Hinton. Las RBM han sido útiles en diversas aplicaciones dentro del campo del aprendizaje automático y pueden entrenarse de forma supervisada y no supervisada.

La RBMS es una variante restringida de las máquinas de Boltzmann que restringe sus neuronas; un par de nodos de cada uno de los dos grupos de neuronas, visibles y ocultas que forman un grafo bipartito. La conexión sólo puede darse entre dos grupos y no dentro de los grupos (visible y oculto). Esta formulación restringida permite entrenar algoritmos de forma más eficaz.

Los RBM también pueden integrarse en redes de aprendizaje profundo, como las redes de creencia profunda, con opciones para afinar esas redes mediante el descenso de gradiente y la retropropagación.
Without quoting directly from the text give me a summary of what a restricted Boltzmann machine is?
A restricted Boltzmann machine (RBM) is a generative stochastic artificial neural network that can learn a probability distribution over its set of inputs.

RBMs were initially invented under the name Harmonium by Paul Smolensky in 1986, and rose to prominence after Geoffrey Hinton and collaborators invented fast learning algorithms for them in the mid-2000. RBMs have found applications in dimensionality reduction, classification, collaborative filtering, feature learning, topic modelling and even many body quantum mechanics. They can be trained in either supervised or unsupervised ways, depending on the task.

As their name implies, RBMs are a variant of Boltzmann machines, with the restriction that their neurons must form a bipartite graph: a pair of nodes from each of the two groups of units (commonly referred to as the "visible" and "hidden" units respectively) may have a symmetric connection between them; and there are no connections between nodes within a group. By contrast, "unrestricted" Boltzmann machines may have connections between hidden units. This restriction allows for more efficient training algorithms than are available for the general class of Boltzmann machines, in particular the gradient-based contrastive divergence algorithm.

Restricted Boltzmann machines can also be used in deep learning networks. In particular, deep belief networks can be formed by "stacking" RBMs and optionally fine-tuning the resulting deep network with gradient descent and backpropagation.
A restricted Boltzmann machine (RBM) is a category of an artificial neural network invented by Paul Smolensky and popularized by Geoffrey Hinton. RBM's have been useful in various applications within the field of machine learning and can be trained in supervised and unsupervised ways.

RBMS is a restricted variant of Boltzmann machines that constrains their neurons; a pair of nodes from each of the two groups of neurons, visible and hidden forming a bipartite graph. Connection can only be between two groups and not within groups (visible and hidden). This constrained formulation results in the ability to more efficiently train algorithms. 

RBM's can also be integrated into deep learning networks such as deep belief networks with options to fine tune those networks using gradient descent and backpropagation.