بدون اقتباس مباشر من النص، اعطني ملخص عن ما هي آلة بولتزمان المقيدة؟
Context:آلة بولتزمان المقيدة (RBM) عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستية مولدة يمكنها تعلم توزيع احتمال على مجموعة مدخلاتها.  اخترع RBMs في البداية تحت اسم Harmonium من قبل بول سمولينسكي في عام 1986، وارتفع إلى مكانة بارزة بعد أن اخترع جيفري هينتون ومعاونوه خوارزميات التعلم السريع لهم في منتصف عام 2000. وجدت RBM تطبيقات في تخفيض الأبعاد، التصنيف، التصفية التعاونية، تعلم الميزات، نمذجة الموضوع وحتى العديد من ميكانيكا الكم الجسدية. يمكن تدريبهم بطريقة مشرفة أو بدون مشرف، حسب المهمة.  كما يوحي اسمها، RBMs هي متغيرات من آلات بولتزمان، مع القيود التي يجب أن تشكل الخلايا العصبية الخاصة بهم رسم بياني ثنائي: زوج من العقد من كل من مجموعتين من الوحدات (يشار إليها عادة باسم "مرئية" و "خفية" وحدات على التوالي) قد يكون لها اتصال متماثل بينها؛ وليس هناك اتصالات بين العقد داخل مجموعة. على النقيض من ذلك، يمكن لأجهزة بولتزمان "غير المقيدة" أن يكون لها اتصالات بين الوحدات الخفية. هذا القيد يسمح لخوارزميات تدريب أكثر كفاءة مما هو متاح للطبقة العامة من آلات بولتزمان، ولا سيما خوارزمية الاختلاف التناقضي القائم على التدرج.  يمكن استخدام آلات بولتزمان المقيدة في شبكات التعلم العميق. على وجه الخصوص، يمكن تشكيل شبكات معتقدات عميقة عن طريق "تكديس" RBMs وإعداد شبكة عميقة الناتجة بشكل اختياري مع هبوط التدرج والانتشار الخلفي.
آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية اخترعها بول سمولينسكي وعمرها جيفري هينتون. كانت RBM مفيدة في تطبيقات مختلفة في مجال التعلم الآلي ويمكن تدريبها بطرق خاضعة للإشراف وبدون إشراف.  RBMS هو نوع مقيد من آلات بولتزمان يقيد الخلايا العصبية الخاصة بهم؛ زوج من العقد من كل مجموعة من مجموعتين من الخلايا العصبية، مرئية ومخفية تشكل رسم بياني ثنائي. الاتصال ممكن يكون فقط بين مجموعتين وليس داخل مجموعات (واضحة ومخفية). هذه الصياغة المقيدة تؤدي إلى القدرة على تدريب الخوارزميات بكفاءة أكبر.  يمكن أيضًا دمج RBM في شبكات التعلم العميق مثل شبكات المعتقدات العميقة مع خيارات لضبط تلك الشبكات باستخدام النزول التدرجي والانتشار الخلفي.