制限付きボルツマンマシン（RBMS）は、監視されていない学習に使用できる人工ニューラルネットワークの一種です。具体的には、RBMは次元の削減、機能学習、および共同フィルタリングに使用できます。RBMは、深い信念ネットワーク（DBNS）およびディープボルツマンマシン（DBM）のビルディングブロックとして、深い学習でよく使用されます。したがって、RBMは実際に深い学習の例です。
Restricted Boltzmann machines (RBMs) are a type of artificial neural network that can be used for unsupervised learning. Specifically, RBMs can be used for dimensionality reduction, feature learning, and collaborative filtering. RBMs are often used in deep learning as building blocks for deep belief networks (DBNs) and deep Boltzmann machines (DBMs). Therefore, RBMs are indeed an example of deep learning.