من غير ما نقلي من النص، تعطيني خلاصة علاش ما هي آلة بولتزمان محظورة؟
Context:ماكينة بولتزمان مقيدة (RBM) هي شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستيكية توليدية التي تقدر تتعلم توزيع احتمال على مجموعتها من المدخلات.  ريمونيكس كانو مخترعين في البداية تحت اسم هارمونيكس من قبل بول سمولينسكي في عام 1986، و ازيدو مشهورين بعد ما جيفري هينتون و المتعاونين اخترعوا خوارزميات التعلم السريع لهم في منتصف عام 2000. ريموستورات رينالدي لقاو تطبيقات في تخفيض الأبعاد، التصنيف، التصفية التعاونية، التعلم المميز، نمذجة المواضيع وحتى في ميكانيكا الكمومية. يُمْكِنْ يِتْدَرّْبُوا إمَّالاَ وْهُومَا مُشْفَقْ عْلِيهُمْ وِلاَّ مَا مُشْفَقْشْ عْلِيهُمْ، حسب المُهِمَّة.  كما يوحي اسمهم، RBMs هي متغير من آلات بولتزمان، مع القيود ان الخلايا العصبية الخاصة بهم يجب ان تشكل رسم بياني ثنائي: زوج من العقد من كل من المجموعتين من الوحدات (يشار إليها عادة باسم الوحدات "المرئية" و "المخفية" على التوالي) يمكن أن يكون لها اتصال متماثل بينها؛ ولا يوجد أي اتصالات بين العقد داخل مجموعة. بالعكس، ماكينات بولتزمان "غير مقيدة" ممكن يكون فيها اتصالات بين الوحدات الخفية. القيود هذا يسمح لخوارزميات تدريب أكثر كفاءة من اللي موجودة للطبقة العامة من آلات بولتزمان، خاصة خوارزمية التباين المتباينة القائمة على التدرج.  ماكينات بولتزمان المقيدة ممكن تستخدم في شبكات التعلم العميق. بالتحديد، شبكات الاعتقاد العميق يمكن تشكيلها عن طريق "تجميع" RBMs و اختياريًا ضبط شبكة عميقة الناتجة مع النزول المتدرج والانتشار الخلفي.
ماكينة بولتزمان مقيدة (RBM) هي فئة من الشبكة العصبية الاصطناعية اخترعها بول سمولينسكي وعرضها جيفري هينتون. ال RBMs كانو مفيدين في التطبيقات المختلفة في مجال التعلم الآلي ويمكن تدريبهم بطرق مشرفة وغير مشرفة.  RBMS هو متغير مقيد من آلات بولتزمان يقيّد الخلايا العصبية؛ زوج من العقد من كل مجموعة من الخلايا العصبية، مرئية ومخفية تشكل رسم بياني ثنائي. الاتصال ممكن يكون بين مجموعتين فقط ولا داخل مجموعات (مظهورين ومخفيين). الصيغة المحدودة هذي تنجم في القدرة على تدريب الخوارزميات بشكل أكتر كفاءة.  ريموسترا ميكن يدمجوا في شبكات التعلم العميق مثل شبكات الاعتقاد العميق مع خيارات لتعديل تلك الشبكات باستخدام النزول المتدرج والانتشار الخلفي.