प्रतिबंधित बोल्टझमन मशीन (आरबीएम) ही कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कची एक श्रेणी आहे जी पॉल स्मोलेंस्की यांनी शोधली आणि जेफ्री हिंटन यांनी लोकप्रिय केली. मशीन लर्निंगच्या क्षेत्रात आरबीएम विविध अनुप्रयोगांमध्ये उपयुक्त ठरले आहेत आणि त्यांना पर्यवेक्षित आणि अनियंत्रित मार्गाने प्रशिक्षित केले जाऊ शकते.  आरबीएमएस हे बोल्टझमन मशीनचे प्रतिबंधित प्रकार आहे जे त्यांच्या न्यूरॉन्सला प्रतिबंधित करते; न्यूरॉन्सच्या दोन गटांमधील प्रत्येक नोडची एक जोडी, दृश्यमान आणि लपलेले एक द्विभाषिक आलेख तयार करते. कनेक्शन फक्त दोन गटांमधील असू शकते आणि गटांमध्ये (दृश्यमान आणि लपलेले) असू शकत नाही. या मर्यादित फॉर्म्युलेशनमुळे अल्गोरिदम अधिक कार्यक्षमतेने प्रशिक्षित करण्याची क्षमता मिळते.  आरबीएमला डीप लर्निंग नेटवर्कमध्ये देखील समाकलित केले जाऊ शकते जसे की डीप बिलीफ नेटवर्क ज्यामध्ये ग्रेडियंट डिसेंट आणि बॅकप्रोपागॅशनचा वापर करून त्या नेटवर्कला बारीक ट्यून करण्याचे पर्याय आहेत.
थेट मजकूर उद्धृत न करता मला एक मर्यादित Boltzmann मशीन काय आहे सारांश द्या?
Context:प्रतिबंधित बोल्टझमन मशीन (आरबीएम) हे एक जनरेटिव्ह स्टोकॅस्टिक कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क आहे जे त्याच्या इनपुटच्या संचावर संभाव्यता वितरण शिकू शकते.  आरबीएमचा शोध सुरुवातीला 1986 मध्ये पॉल स्मोलेन्स्की यांनी हार्मोनियम नावाखाली लावला होता आणि 2000 च्या मध्यभागी जेफ्री हिंटन आणि सहकार्यांनी त्यांच्यासाठी वेगवान शिक्षण अल्गोरिदम शोधल्यानंतर ते प्रसिद्ध झाले. आरबीएमने आयाम कमी करणे, वर्गीकरण, सहयोगी फिल्टरिंग, वैशिष्ट्य शिकणे, विषय मॉडेलिंग आणि अगदी अनेक बॉडी क्वांटम यांत्रिकीमध्ये अनुप्रयोग शोधले आहेत. त्यांना कामाच्या आधारावर देखरेखीखाली किंवा देखरेखीशिवाय प्रशिक्षण दिले जाऊ शकते.  त्यांच्या नावाप्रमाणेच, आरबीएम हे बोल्टझमन मशीन्सचे एक प्रकार आहेत, त्यांच्या न्यूरॉन्सने एक द्विपक्षीय आलेख तयार करणे आवश्यक आहे: युनिट्सच्या प्रत्येक दोन गटांमधील नोड्सची एक जोडी (सामान्यतः "दृश्यमान" आणि "लपविलेले" युनिट्स म्हणून संदर्भित) त्यांच्यात सममितीय कनेक्शन असू शकते; आणि गटामध्ये नोड्स दरम्यान कोणतेही कनेक्शन नाहीत. याउलट, "अमर्यादित" बोल्टझमन मशीन्समध्ये लपलेल्या युनिट्स दरम्यान कनेक्शन असू शकतात. या मर्यादेमुळे बोल्झमन मशीन्सच्या सामान्य वर्गापेक्षा अधिक कार्यक्षम प्रशिक्षण अल्गोरिदम, विशेषतः ग्रेडियंट-आधारित कॉन्ट्रास्टिव्ह विचलन अल्गोरिदम उपलब्ध आहेत.  मर्यादित बोल्टझमन मशीन्सचा वापर डीप लर्निंग नेटवर्कमध्येही केला जाऊ शकतो. विशेषतः, खोल विश्वास नेटवर्क आरबीएम "स्टॅकिंग" करून तयार केले जाऊ शकतात आणि पर्यायाने परिणामी खोल नेटवर्कला ग्रेडियंट वंश आणि बॅकप्रोपागॅशनसह बारीक-ट्यून करणे.