من غير ما نقتبس مباشرة من النص، اعطيني ملخص على ما هي آلة بولتزمان المقيدة؟
Context:آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستية مولدة يمكن أن تتعلم توزيع الاحتمال على مجموعة المدخلات.  تم ابتكار RBMs في البداية تحت اسم Harmonium من قبل بول سمولينسكي في عام 1986، وارتفع إلى مكانة بارزة بعد أن ابتكر جيفري هينتون ومعاونوه خوارزميات التعلم السريع لهم في منتصف عام 2000. وقد وجدت RBMs التطبيقات في تقليل الأبعاد، التصنيف، التصفية التعاونية، التعلم الميزة، نمذجة الموضوع وحتى العديد من ميكانيكا الكم الجسم. ويمكن تدريبهم بطريقة مشرفة أو غير مشرفة، حسب المهمة.  وكما يوحي اسمها، فإن RBMs هي نسخة مختلفة من آلات بولتزمان، مع قيود أن الخلايا العصبية الخاصة بها يجب أن تشكل رسم بياني ثنائي: زوج من العقد من كل من مجموعتين من الوحدات (التي يشار إليها عادة باسم الوحدات "المرئية" و "الخفية" على التوالي) قد يكون لها اتصال متناظر بينهما؛ ولا توجد اتصالات بين العقد داخل المجموعة. وعلى النقيض من ذلك، قد تحتوي آلات بولتزمان "غير المقيدة" على اتصالات بين الوحدات الخفية. يسمح هذا القيد بالخوارزميات التدريبية الأكثر كفاءة من تلك المتاحة لفئة عامة من آلات بولتزمان، وخاصة خوارزمية الاختلاف التناقضي القائم على التدرج.  يمكن أيضًا استخدام آلات بولتزمان المقيدة في شبكات التعلم العميق. وبالأخص، يمكن تشكيل شبكات الاعتقاد العميق عن طريق "تكديس" RBMs وإعداد شبكة العميقة الناتجة بشكل اختياري مع النزول التدرجي والانتشار الخلفي.
آلة بولتزمان المقيدة (بالإنجليزية: Restricted Boltzmann machine) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية التي اخترعها بول سمولينسكي وعرضها جيفري هينتون. وقد كانت RBM مفيدة في تطبيقات مختلفة في مجال التعلم الآلي ويمكن تدريبها بطرق خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف.  RBMS هو نوع مقيد من أجهزة بولتزمان التي تقيد الخلايا العصبية؛ زوج من العقد من كل من مجموعتين من الخلايا العصبية، مرئية ومخفية تشكل رسم بياني ثنائي. يمكن للاتصال يكون فقط بين مجموعتين وليس داخل المجموعات (المرئية والخفية). ويؤدي هذا الصياغة المقيدة إلى القدرة على تدريب الخوارزميات بكفاءة أكبر.  ويمكن أيضًا دمج RBMs في شبكات التعلم العميق مثل شبكات الاعتقاد العميق مع خيارات لضبط تلك الشبكات باستخدام النزول التدرجي والانتشار الخلفي.