من دون اقتباس مباشر من النص اعطيني ملخص عما هي آلة بولتزمان المقيدة؟
Context:آلة بولتزمان المقيدة (RBM) عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستيكية مولدة يمكنها تعلم توزيع الاحتمالات على مجموعة مدخلاتها.  اخترع RBMs في البداية تحت اسم Harmonium من قبل بول سمولينسكي في 1986 ، وارتفع إلى الظهور بعد جيفري هينتون و المتعاونين اخترعوا خوارزميات التعلم السريع لهم في منتصف 2000. واكتشف RBM تطبيقات في تخفيض الأبعاد، والتصنيف، والترشيح التعاوني، وتعلم الميزات، ونمذجة المواضيع، وحتى العديد من ميكانيكا الجسم الكمومية. يُمْكِنُ أَنْ يُدَرّبوا إمّا بِإشراف أو بدون إشراف، حسب المُهمّة.  كَمَا يَقْتَضِي اسْمُهُمْ ، الـ RBMs هي متغير من آلات بولتزمان ، مع القيود التي يجب أن تشكل الخلايا العصبية الخاصة بهم رسم بياني ثنائي: زوج من العقد من كل من مجموعتي الوحدات (التي يُشار إليها عادة باسم الوحدات "المرئية" و "الخفية" على التوالي) قد يكون لها اتصال متماثل بينهما ؛ ولا توجد اتصالات بين العقد داخل المجموعة. بالعكس، آلات بولتزمان "غير مقيدة" ممكن يكون لها اتصالات بين الوحدات المخفية. هَذَا التَقْيِيدُ يُمْكِنُ أَنْ يَكُونَ أَلْغُرْتِيمُ التَّدْرِيبِ أَكْثَرَ فَعَالَةً مِمَّا يَتَوَفَّرُ للفِئَةِ الْعَامَّةِ مِنْ آلاتِ بُلْتَزْمَانَ، وَبِالْخُصُوصِ أَلْغُرْتِيمُ الْمُخَالَفَةِ الْمُتَوَسِّطَةِ.  ويمكن ايضاً استخدام آلات بولتزمان المقيدة في شبكات التعلم العميق. خصوصاً، يمكن تشكيل شبكات الاعتقاد العميق عن طريق "تراكم" RBM وبدلا من ذلك ضبط الشبكة العميقة الناتجة مع النزول التدرجي والانتشار الخلفي.
آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي فئة من الشبكة العصبية الاصطناعية اخترعها بول سمولينسكي وعرضها جيفري هينتون. الـRBM كانت مفيدة في تطبيقات مختلفة في مجال التعلم الآلي ويمكن تدريبها بطرق خاضعة للإشراف وبدون إشراف.  RBMS هو نوع مقيد من آلات بولتزمان التي تقيد الخلايا العصبية؛ زوج من العقد من كل من مجموعتين من الخلايا العصبية، مرئية ومخفية تشكل رسم بياني ثنائي. الوصلة ممكن تكون فقط بين مجموعتين وليس داخل مجموعات (مشوفة ومخفية). هذا الصياغة المقيده تترتب على القدرة على تدريب الخوارزميات بكفاءة اكبر.  ويمكن ايضاً دمج الـRBM في شبكات التعلم العميق مثل شبكات الاعتقاد العميق مع خيارات لضبط تلك الشبكات باستخدام النزول التدرجي والانتشار الخلفي.