Без цитування безпосередньо з тексту дайте мені підсумок того, що таке обмежена машина Boltzmann?
Обмежена машина Больцмана (RBM) - це генеративна стохастична штучна нейронна мережа, яка може вивчати ймовірність розподілу через свій набір входів.

РБМ були спочатку винайдені під назвою Harmonium Полом Смоленським в 1986 році, і стали відомі після того, як Джеффрі Хінтон і його співробітники винайшли алгоритми швидкого навчання для них в середині 2000 року. RBM знайшли застосування у зменшенні розмірів, класифікації, спільному фільтруванні, вивченні функцій, моделюванні тем і навіть багатьох квантових механіках тіла. Вони можуть бути підготовлені або під наглядом, або без нагляду, в залежності від завдання.

Як свідчить їх назва, РБМ є варіантом машин Больцмана, з обмеженням, що їхні нейрони повинні утворювати двопартійний графік: пара вузлів з кожної з двох груп одиниць (загалом називають "видими" і "прихованими" одиницями відповідно) може мати симетричне з'єднання між ними; і немає зв'язків між вузлами в межах групи. На відміну від цього, «необмежені» машини Boltzmann можуть мати зв'язки між прихованими підрозділами. Це обмеження дозволяє використовувати більш ефективні алгоритми навчання, ніж доступні для загального класу машин Boltzmann, зокрема алгоритм контрастивної дивергенції на основі градиентів.

Обмежені машини Boltzmann також можуть використовуватися в мережах глибокого навчання. Зокрема, мережі глибоких переконань можуть бути сформовані шляхом "складання" RBM і опціонного тонкого налаштування отриманої глибокої мережі з сходженням і зворотним розповсюдженням.
Обмежена машина Больцмана (RBM) - це категорія штучної нейронної мережі, винайдена Полом Смоленським і популяризована Джеффрі Хінтоном. RBM були корисні в різних додатках в області машинного навчання і можуть бути підготовлені як під наглядом, так і без нагляду.

RBMS є обмеженим варіантом машин Больцмана, що обмежує їх нейрони; пара вузлів з кожної з двох груп нейронів, видимих і прихованих, що утворюють двопартійний графік. Зв'язок може бути тільки між двома групами, а не в межах груп (видимий і прихований). Ця обмежена формула призводить до можливості більш ефективно тренувати алгоритми.

RBM також можуть бути інтегровані в мережі глибокого навчання, такі як мережі глибоких переконань з опціями для тонкого настроювання цих мереж за допомогою сходження і зворотного поширення.