受限玻茲曼機

受限玻茲曼機係玻茲曼機嘅一個變種。一部受限玻茲曼機同一般嘅玻茲曼機一樣，分隱藏細胞同可見細胞，重點在於受限玻茲曼機嗰啲細胞之間嘅連繫「受限制」－隱藏細胞彼此之間唔可以有連繫，而可見細胞之間亦都唔可以有連繫，每一條連繫都係連接住一粒隱藏細胞同埋一粒可見細胞嘅；每粒可見細胞都同所有隱藏細胞有連繫。

用途 

想像而家一個研究者噉做：佢俾一柞輸入落去柞可見細胞嗰度，可見細胞狀態成 ，再等柞隱藏細胞按  同權重啟動成狀態 ；然後第二步係做重構－將隱藏細胞嘅狀態  做輸入，等可見細胞按呢柞輸入同權重變成狀態 ；因為啲權重一般會喺初始化嗰陣設做隨機數值，所以  同  之間嘅差異會相當大－「重構原初輸入」嘅工作失敗；喺呢個過程當中，部受限玻茲曼機會俾出兩樣資訊：
喺向前傳遞途中，個網絡可以俾有關  嘅資訊；而
喺重構途中，個網絡就可以俾有關  嘅資訊。
受限玻茲曼機可以攞嚟做深度學習：想像而家行咗學習演算法，部受限玻茲曼機能夠可靠噉重構原初輸入，每次都係  ≈ ；呢部受限玻茲曼機嘅輸入係一幅有若干像素嘅圖像，而隱藏層嘅細胞表示嘅係「幅圖入面有啲乜嘢身體部位」；下一步，研究者再用隱藏層  做輸入，砌多個隱藏層上去， 表示嘅係「幅圖係乜嘢動物」。而最後得出呢個網絡能夠做到以下嘅嘢：
準確噉計  等同「見到呢幅圖，估幅圖入面有邊啲身體部位」；
準確噉計  等同「諗到呢啲身體部位，幅圖大致會係點嘅樣」；
準確噉計  等同「按照幅圖入面有嘅身體部位，估計幅圖係乜嘢動物」；
準確噉計  等同「已知手上有呢種動物，呢種動物有乜身體部位」
－呢一個網絡成功做到分層嘅知識表示嘅效果。

遞迴神經網絡
玻茲曼機
深度學習
深度信念網絡

攷 

人工神經網絡