Context: RBM telah menemukan aplikasi dalam pengurangan dimensi, klasifikasi, penyaringan kolaboratif, pembelajaran fitur, pemodelan topik dan bahkan banyak mekanika kuantum tubuh. RBM dapat dilatih dengan cara yang diawasi atau tidak diawasi, tergantung pada tugas. Seperti namanya, RBM adalah varian dari mesin Boltzmann, dengan batasan bahwa neuron mereka harus membentuk grafik bipartit: gradien dari masing-masing node dari dua kelompok unit (biasanya disebut sebagai "unit yang terlihat" dan "hidden" masing-masing) mungkin memiliki koneksi simetri yang tersembunyi di antara mereka masing-masing. Dengan algoritma pembelajaran yang lebih efisien ini, dapat dibentuk koneksi simetri yang lebih baik antara mereka dalam jaringan tertentu dan mesin yang berbasis Boltzmann. Dengan algoritma ini, dapat digunakan untuk membuat koneksi yang lebih dalam dan tidak ada batasan, dan dapat menghasilkan perbedaan yang lebih dalam antara jaringan yang tersembunyi dan mesin yang berbasis Boltzmann. Dengan algoritma ini, dapat dibentuk koneksi simetri yang lebih baik antara jaringan dan mesin yang berbasis Boltzmann.

Tanpa mengutip langsung dari teks memberi saya ringkasan apa yang mesin Boltzmann terbatas?

Restricted Boltzmann Machine (RBM) adalah sebuah kategori dari jaringan saraf buatan yang diciptakan oleh Paul Smolensky dan dipopulerkan oleh Geoffrey Hinton. RBM telah berguna dalam berbagai aplikasi dalam bidang pembelajaran mesin dan dapat dilatih dengan cara yang diawasi dan tidak diawasi. RBMS adalah varian terbatas dari mesin Boltzmann yang membatasi neuron mereka; sepasang node dari masing-masing dua kelompok neuron, terlihat dan tersembunyi membentuk grafik bipartite. Koneksi hanya dapat terjadi antara dua kelompok dan tidak dalam kelompok (terlihat dan tersembunyi). Formulasi yang terhalang ini menghasilkan kemampuan untuk melatih algoritma dengan lebih efisien. RBM juga dapat diintegrasikan ke dalam jaringan pembelajaran mendalam seperti jaringan kepercayaan mendalam dengan opsi halus untuk menyetel jaringan tersebut menggunakan desentrasi gradien dan penyebaran kembali.