Láìsí pé o ń fa ọ̀rọ̀ yọ ní tààràtà láti inú ìwé náà fún mi ní àkópọ̀ ohun tí ẹ̀rọ Boltzmann tí ó ní ààlà jẹ́?
Context:Ẹrọ Boltzmann ti o ni ihamọ (RBM) jẹ nẹtiwọọki iṣan ọpọlọ ti o ni ipilẹṣẹ ti o le kọ ẹkọ pinpin iṣeeṣe lori ṣeto awọn titẹsi rẹ.  RBMs ni akọkọ ti a ṣe agbekalẹ labẹ orukọ Harmonium nipasẹ Paul Smolensky ni ọdun 1986, o si dide si olokiki lẹhin Geoffrey Hinton ati awọn alabaṣiṣẹpọ ṣe agbekalẹ awọn alugoridimu ẹkọ iyara fun wọn ni aarin ọdun 2000. Awọn RBM ti ri awọn ohun elo ni idinku iwọn, isọri, ṣiṣatunkọ ifowosowopo, ẹkọ ẹya, awoṣe koko-ọrọ ati paapaa ọpọlọpọ awọn ẹrọ onisẹpo ara. Wọ́n lè gba ìdálẹ́kọ̀ọ́ lábẹ́ àbójútó tàbí láìsí àbójútó, ó sinmi lórí iṣẹ́ tí wọ́n fẹ́ ṣe.  Bí orúkọ wọn ṣe ń wí, RBMs jẹ́ àdàkọ ti àwọn ẹ̀rọ Boltzmann, pẹ̀lú ìdènà wípé àwọn neuron wọn gbọdọ̀ ṣe àwòrán-àwòrán méjì: àwọn ìjápọ̀ méjì láti ọ̀kọ̀ọ̀kan àwọn ẹgbẹ́ méjì ti àwọn ẹ̀yà (tí wọ́n máa ń pè ní "ìjápọ̀ tí a lè rí" àti "ìjápọ̀ tí a fi pamọ́") lè ní ìsopọ̀ tí ó bára mu láàrin wọn; àti pé kò sí ìsopọ̀ láàrin àwọn ìjápọ̀ nínú ẹgbẹ́ kan. Ní ìyàtọ̀ sí èyí, àwọn ẹ̀rọ Boltzmann tí kò ní ààlà lè ní ìsopọ̀ láàárín àwọn ẹ̀yà tó fara sin. Ìkápá yìí jẹ́ kí àwọn alugorítì ìkọ́nilẹ́kọ̀ọ́ tó gbéṣẹ́ jù èyí tí ó wà fún ẹ̀ka àwọn ẹ̀rọ Boltzmann lápapọ̀, ní pàtó àwọn alugorítì ìkọ́nilẹ́kọ̀ọ́ ìkọ́nilẹ́kọ̀ọ́ ìkọ̀nilẹ́kọ̀ọ́ ìkọ̀nilẹ́kọ̀ọ́ tí ó gbé orí gradient.  A tún lè lo àwọn ẹ̀rọ Boltzmann tí ó ní ààlà nínú àwọn ẹ̀rọ ìkọ́ni tó jinlẹ̀. Ni pataki, awọn nẹtiwọọki igbagbo jinlẹ le ṣee ṣe nipasẹ "pipa" RBMs ati ni aṣayan atunṣe-tuntun nẹtiwọọki jinlẹ ti o ni abajade pẹlu isokuso gradient ati backpropagation.
Ẹ̀rọ Boltzmann tí ó ní ààlà (RBM) jẹ́ ẹ̀ka kan ti nẹtiwọọki artificial neural tí Paul Smolensky ṣe àdàkọ rẹ̀ tí Geoffrey Hinton sì ṣe àdàkọ rẹ̀. Awọn RBM ti wulo ni awọn ohun elo oriṣiriṣi laarin aaye ti ẹkọ ẹrọ ati pe a le kọ wọn ni awọn ọna abojuto ati awọn ọna ti ko ni abojuto.  RBMS jẹ iyatọ ti o ni ihamọ ti awọn ẹrọ Boltzmann ti o ni ihamọ awọn neurons wọn; tọkọtaya ti awọn nodu lati ọkọọkan awọn ẹgbẹ meji ti awọn neurons, ti o han ati ti o farapamọ ti o ṣe apẹrẹ graph bipartite kan. Asopọ le jẹ laarin awọn ẹgbẹ meji nikan ati kii ṣe laarin awọn ẹgbẹ (awọn ti o han ati ti a fi pamọ). Àdàkọ tí a fi ààlà ṣe yìí mú kó ṣeé ṣe láti dá àwọn alugorítìmu lẹ́kọ̀ọ́ lọ́nà tó gbéṣẹ́ jù.  RBMs tun le ni idapo sinu awọn nẹtiwọọki ẹkọ jinlẹ gẹgẹbi awọn nẹtiwọọki igbagbọ jinlẹ pẹlu awọn aṣayan lati ṣe atunṣe awọn nẹtiwọọki wọnyẹn nipa lilo isokuso gradient ati backpropagation.