Sans citer directement le texte, résume-moi ce qu'est une machine de Boltzmann restreinte.
Without quoting directly from the text give me a summary of what a restricted Boltzmann machine is?
A restricted Boltzmann machine (RBM) is a category of an artificial neural network invented by Paul Smolensky and popularized by Geoffrey Hinton. RBM's have been useful in various applications within the field of machine learning and can be trained in supervised and unsupervised ways.

RBMS is a restricted variant of Boltzmann machines that constrains their neurons; a pair of nodes from each of the two groups of neurons, visible and hidden forming a bipartite graph. Connection can only be between two groups and not within groups (visible and hidden). This constrained formulation results in the ability to more efficiently train algorithms. 

RBM's can also be integrated into deep learning networks such as deep belief networks with options to fine tune those networks using gradient descent and backpropagation.
Une machine de Boltzmann restreinte (RBM) est une catégorie de réseau neuronal artificiel inventée par Paul Smolensky et popularisée par Geoffrey Hinton. Les RBM ont été utiles dans diverses applications dans le domaine de l'apprentissage automatique et peuvent être formés de manière supervisée et non supervisée.

La RBMS est une variante restreinte des machines de Boltzmann, qui impose des contraintes à ses neurones : une paire de nœuds de chacun des deux groupes de neurones, visibles et cachés, formant un graphe bipartite. La connexion ne peut se faire qu'entre deux groupes et non à l'intérieur des groupes (visible et caché). Cette formulation contrainte permet d'entraîner plus efficacement les algorithmes.

Les RBM peuvent également être intégrés dans des réseaux d'apprentissage profond tels que les réseaux de croyance profonds, avec des options permettant d'affiner ces réseaux à l'aide de la descente de gradient et de la rétropropagation.
summarization
Une machine de Boltzmann restreinte (RBM) est un réseau neuronal artificiel stochastique génératif qui peut apprendre une distribution de probabilité sur son ensemble d'entrées.

Les RBM ont été initialement inventées sous le nom d'Harmonium par Paul Smolensky en 1986, et sont devenues célèbres après que Geoffrey Hinton et ses collaborateurs ont inventé des algorithmes d'apprentissage rapide pour ces machines au milieu des années 2000. Les RBM ont trouvé des applications dans la réduction de la dimensionnalité, la classification, le filtrage collaboratif, l'apprentissage de caractéristiques, la modélisation de sujets et même la mécanique quantique de nombreux corps. Ils peuvent être formés de manière supervisée ou non supervisée, en fonction de la tâche à accomplir.

Comme leur nom l'indique, les RBM sont une variante des machines de Boltzmann, avec la restriction que leurs neurones doivent former un graphe bipartite : une paire de nœuds de chacun des deux groupes d'unités (communément appelés respectivement les unités "visibles" et "cachées") peut avoir une connexion symétrique entre eux ; et il n'y a pas de connexions entre les nœuds au sein d'un groupe. En revanche, les machines de Boltzmann "non restreintes" peuvent avoir des connexions entre les unités cachées. Cette restriction permet d'utiliser des algorithmes d'apprentissage plus efficaces que ceux disponibles pour la classe générale des machines de Boltzmann, en particulier l'algorithme de divergence contrastive basé sur le gradient.

Les machines de Boltzmann restreintes peuvent également être utilisées dans les réseaux d'apprentissage profond. En particulier, les réseaux de croyance profonds peuvent être formés en "empilant" des RBM et en affinant éventuellement le réseau profond résultant à l'aide de la descente de gradient et de la rétropropagation.
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