制限付きボルツマンマシンとは何か、テキストから直接引用することなく要約してください。
制限付きボルツマンマシン（RBM）は、入力セットに対する確率分布を学習できる生成確率的人工ニューラルネットワークである。

RBMは当初、1986年にポール・スモレンスキーによってHarmoniumという名称で発明され、2000年半ばにジェフリー・ヒントンとその共同研究者がRBMの高速学習アルゴリズムを発明した後に脚光を浴びるようになった。RBMは、次元削減、分類、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデリング、さらには多くの身体量子力学に応用されている。RBMの学習方法は、タスクに応じて教師あり、教師なしがある。

その名が示すように、RBMはボルツマンマシンの変形であり、ニューロンは二部グラフを形成しなければならないという制約がある：2つのユニットグループ（一般にそれぞれ「可視」ユニットと「隠れ」ユニットと呼ばれる）のそれぞれのノードのペアは、それらの間に対称的な接続を持つことができ、グループ内のノード間の接続はない。対照的に、"制限のない "ボルツマンマシンは隠れユニット間の接続を持つことができる。この制限により、ボルツマンマシンの一般的なクラス、特に勾配ベースのコントラストダイバージェンスアルゴリズムよりも効率的な学習アルゴリズムが可能になる。

制限付きボルツマンマシンは、深層学習ネットワークにも利用できる。特に、深層信念ネットワークは、RBMを「積み重ねる」ことによって形成することができ、オプションとして、得られた深層ネットワークを勾配降下とバックプロパゲーションで微調整することができる。
制限付きボルツマンマシン（RBM）は、ポール・スモレンスキーによって発明され、ジェフリー・ヒントンによって一般化された人工ニューラルネットワークのカテゴリーである。RBMは機械学習分野の様々なアプリケーションで有用であり、教師あり、教師なしの方法で訓練することができる。

RBMSはボルツマン・マシンの制限された変形であり、ニューロンを制約している。接続は2つのグループ間でのみ可能で、グループ内（可視と非可視）では不可能である。この制約された定式化により、より効率的にアルゴリズムを学習することができる。

RBMはまた、勾配降下やバックプロパゲーションを用いてネットワークを微調整するオプションとともに、ディープ・ビリーフ・ネットワークのようなディープ・ラーニング・ネットワークに統合することもできる。