Bila kunukuu moja kwa moja kutoka maandishi nipe muhtasari wa nini mashine Boltzmann vikwazo ni?
Context:mashine Boltzmann mdogo (RBM) ni generative stochastic bandia neural mtandao ambayo inaweza kujifunza uwezekano usambazaji juu ya seti yake ya pembejeo.  RBMs walikuwa awali zuliwa chini ya jina la Harmonium na Paul Smolensky katika 1986, na rose kwa umaarufu baada ya Geoffrey Hinton na washirika zuliwa haraka kujifunza algorithms kwa ajili yao katika katikati ya 2000. RBMs wamepata maombi katika kupunguza dimensionality, uainishaji, kushirikiana kuchuja, kipengele kujifunza, mada modeling na hata wengi mwili quantum mechanics. Wanaweza kuzoezwa kwa njia zenye uangalizi au zisizo na uangalizi, ikitegemea kazi.  Kama jina lao linavyosema, RBMs ni tofauti ya mashine Boltzmann, na kizuizi kwamba neurons yao lazima kuunda grafu bipartite: jozi ya nodes kutoka kila moja ya makundi mawili ya vitengo (kwa kawaida inajulikana kama "kuonekana" na "kufichwa" vitengo kwa mtiririko huo) inaweza kuwa na uhusiano symmetric kati yao; na hakuna uhusiano kati ya nodes ndani ya kundi. Kinyume chake, mashine za Boltzmann "zisizo na vizuizi" zinaweza kuwa na uhusiano kati ya vitengo vilivyofichwa. kizuizi Hii inaruhusu kwa ufanisi zaidi mafunzo algorithms kuliko zinapatikana kwa ajili ya darasa la jumla ya Boltzmann mashine, hasa gradient-msingi contrastive divergence algorithm.  Mashine Boltzmann vikwazo pia inaweza kutumika katika mitandao ya kujifunza kina. Hasa, mitandao ya imani ya kina inaweza kuundwa kwa "kuweka" RBMs na kwa hiari-tuning ya mtandao wa kina unaosababishwa na kushuka kwa gradient na kuenea kwa nyuma.
Mashine ya Boltzmann iliyozuiliwa (RBM) ni jamii ya mtandao wa neva bandia iliyobuniwa na Paul Smolensky na kujulikana na Geoffrey Hinton. RBMs wamekuwa muhimu katika maombi mbalimbali ndani ya uwanja wa kujifunza mashine na inaweza kuwa mafunzo katika njia kusimamiwa na unsupervised.  RBMS ni aina ndogo ya mashine ya Boltzmann ambayo huzuia neurons zao; jozi ya nodes kutoka kila moja ya makundi mawili ya neurons, inayoonekana na iliyofichwa inayounda grafu ya bipartite. Connection inaweza tu kuwa kati ya makundi mawili na si ndani ya makundi (kuonekana na siri). Hii utungaji constrained matokeo katika uwezo wa zaidi ufanisi mafunzo algorithms.  RBM pia inaweza kuunganishwa katika mitandao ya kujifunza kwa kina kama vile mitandao ya imani ya kina na chaguzi za kurekebisha mitandao hiyo kwa kutumia mteremko wa gradient na backpropagation.