من غير ما نقول مباشرة من النص، ممكن تعطيني ملخص عن ماهية آلة بولتزمان المقيدة؟
Context:آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي شبكة عصبية اصطناعية ستوكاستية مولدة قادرة على تعلم توزيع احتمال على مجموعة المدخلات.  تم اختراع RBMs في البداية تحت اسم هارمونيم من قبل بول سمولينسكي في عام 1986، وارتفع إلى مكانة بارزة بعد أن اخترع جيفري هينتون ومتعاونوه خوارزميات التعلم السريع لهم في منتصف عام 2000. وجدوا RBM تطبيقات في تقليل الأبعاد، التصنيف، التصفية التعاونية، التعلم المميز، نمذجة الموضوع وحتى العديد من ميكانيكا الكمومية للجسم. يمكن تدريبهم بطريقة مشرفة أو بدون مشرف، حسب المهمة.  زي ما يوحي اسمها، الـRBM هي نوع مختلف من آلات بولتزمان، مع القيود على أن الخلايا العصبية الخاصة بها يجب أن تشكل 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؛ ولا توجد اتصالات بين العقد داخل مجموعة. على النقيض، يمكن لأجهزة بولتزمان "غير المقيدة" أن يكون لها اتصالات بين الوحدات المخفية. هذا القيد بيسمح لخوارزميات التدريب الأكثر كفاءة من اللي متوفرة لفئة عامة من آلات بولتزمان، وخصوصا خوارزمية التباين التباينية المعتمدة على التدرج.  ممكن نستخدم أجهزة بولتزمان المقيدة في شبكات التعلم العميق. على وجه الخصوص، شبكات الاعتقاد العميق يمكن تشكيلها عن طريق "تكديس" RBMs وإختياريًا ضبط الشبكة العميقة الناتجة مع هبوط التدرج والانتشار الخلفي.
آلة بولتزمان المقيدة (RBM) هي فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية اخترعها بول سمولينسكي وعرضها جيفري هينتون. الـRBM مفيدة في تطبيقات مختلفة في مجال التعلم الآلي ويمكن تدريبها بطرق مشرفة وغير مشرفة.  RBMS هو نوع محدد من آلات بولتزمان اللي بقي على العصبونات، زوج من العقد من كل مجموعة من العصبونات، مرئية ومخفية بتشكيل رسم بياني ثنائي. الاتصال ممكن يكون فقط بين مجموعتين وليس داخل مجموعات (مشاهدة ومخفية). الصياغة المقيدة دي بتنتج القدرة على تدريب الخوارزميات بكفاءة اكبر.  ممكن بردو دمج RBM بشبكات التعلم العميق زي شبكات الاعتقاد العميق مع خيارات لتعديل تلك الشبكات باستخدام النزول التدرجي والانتشار الخلفي.