من غير ما نقول من النص، فيك تعطيني خلاصة عن ماهي آلة بولتزمان المقيدة؟
Context:آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستية مولدة بتقدر تتعلم توزيع احتمال على مجموعتها من المدخلات.  RBMs اتخترع في البداية تحت اسم هارمونيم من قبل بول سمولينسكي في سنة 1986، وبرز بعد ما جيفري هينتون ومتعاونين اخترعوا خوارزميات التعلم السريع لهن في منتصف سنة 2000. وجدوا التطبيقات في تقليص الأبعاد، التصنيف، التصفية التعاونية، التعلم المميز، نمذجة الموضوع وحتى كتير ميكانيكا الكم من الجسم. ممكن يتدربوا بطريقة مشرفة أو بدون مشرف، حسب المهمة.  زي ما بيقول الاسم، ال RBM هيدي متغيرات من آلات بولتزمان، مع القيد ان العصبونات لازم تشكل رسوم بيانية ثنائية: زوج من العقد من كل من مجموعتين الوحدات (المعروفة باسم الوحدات "المرئية" و "المخفية" على التوالي) ممكن يكون ليها اتصال متماثل بينها؛ ولا يوجد اتصالات بين العقد داخل المجموعة. بالمقارنة، ممكن يكون للآلات بولتزمان "غير المقيدة" اتصالات بين الوحدات الخفية. هيدا القيد بيسمح لخوارزميات تدريب أكتر كفاءة من اللي متوفرة للفئة العامة من آلات بولتزمان، وبالأخص خوارزمية الاختلاف التباينية المستندة على التدرج.  ممكن يستخدموا أجهزة بولتزمان المقيدة في شبكات التعلم العميق. خصوصاً، شبكات المعتقدات العميقة ممكن تتكون عن طريق "تراكم" RBM وبتناوي ضبط الشبكة العميقة الناتجة بنزول التدرج والانتشار الخلفي.
آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هيدي فئة من الشبكة العصبية الاصطناعية اللي اخترعها بول سمولينسكي وعرضها جيفري هينتون. بي بي آر مفيدين في تطبيقات مختلفة في مجال التعلم الآلي ويمكن تدريبهم بطرق مشرفة وغير مشرفة.  RBMS هيدي متغير مقيد من آلات بولتزمان اللي بقيود عصبياتهم؛ زوج من العقد من كل مجموعة من مجموعتين من العصبيات، مرئية ومخفية بتشكل رسم بياني ثنائي. الرابط ممكن يكون بس بين مجموعتين مش جوة مجموعات (مشوفة ومخفية). هالصيغة المحدودة بتنتج القدرة على تدريب الخوارزميات بكفاءة أكتر.  RBMs ممكن بردو يتكاملوا بشبكات التعلم العميق زي شبكات المعتقد العميق مع إمكانيات لتعديل الشبكات دي باستخدام نزول التدرج والانتشار الخلفي.