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.