من غير ان نقول مباشرة من النص اعطيني ملخص عن ما هي آلة بولتزمان المقيدة؟
Context:آلة بولتزمان المقيدة (RBM) عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستية مولدة يمكنها تعلم توزيع احتمال على مجموعتها من المدخلات.  اخترع RBMs في البداية تحت اسم Harmonium من قبل بول سمولينسكي في عام 1986، وارتفع إلى مكانة بارزة بعد أن اخترع جيفري هينتون ومتعاونونون خوارزميات التعلم السريع لهم في منتصف عام 2000. وجد RBMs تطبيقات في تقليل الأبعاد، التصنيف، التصفية التعاونية، تعلم الميزات، نمذجة الموضوع وحتى العديد من ميكانيكا الكمومية للجسم. يمكن تدريبهم بطريقة مشرف عليها او بدون مشرف عليها، حسب المهمة.  كما يوحي اسمها، RBMs هي متغير من آلات بولتزمان، مع القيود التي يجب أن تشكل الخلايا العصبية لها رسم بياني ثنائي: زوج من العقد من كل من مجموعتين من الوحدات (يشار إليها عادة باسم الوحدات "المرئية" و "المخفية" على التوالي) قد يكون لها اتصال متماثل بينها؛ وليس هناك اتصالات بين العقد داخل مجموعة. على النقيض من ذلك، آلات بولتزمان "غير مقيدة" قد يكون لها اتصالات بين الوحدات المخفية. هذا القيد يسمح لخوارزميات تدريب اكثر كفاءة من اللي متاحة للفئة العامة من آلات بولتزمان، وخاصة خوارزمية الاختلاف التناقضي القائم على التدرج.  ممكن نستخدم آلات بولتزمان المقيدة ايضا في شبكات التعلم العميق. على وجه الخصوص، يمكن تشكيل شبكات الاعتقاد العميق عن طريق "تكديس" RBMs وبدلا من ذلك ضبط شبكة عميقة الناتجة مع هبوط التدرج والانتشار الخلفي.
آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية اخترعها بول سمولينسكي وعمرها جيفري هينتون. الـRBM كانت مفيدة في تطبيقات مختلفة في مجال تعلم الآلة ويمكن تدريبها بطرق مشرف عليها وبدون مشرف عليها.  RBMS هو نوع مقيد من آلات بولتزمان تقيد الخلايا العصبية الخاصة بهم. زوج من العقد من كل مجموعة من الخلايا العصبية، مرئية ومخفية تشكل رسم بياني ثنائي. الاتصال ممكن يكون فقط بين مجموعتين وليس داخل مجموعات (مشاهده ومخفيه). هذا الصياغة المقيدة تترتب على القدرة على تدريب الخوارزميات بكفاءة اكبر.  ويمكن ايضاً دمج RBM في شبكات التعلم العميق مثل شبكات الاعتقاد العميق مع خيارات لضبط تلك الشبكات باستخدام النزول التدرجي والانتشار الخلفي.