Ohne direkt aus dem Text zu zitieren, gib mir eine Zusammenfassung dessen, was eine eingeschränkte Boltzmann-Maschine ist?
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.
Eine Restricted Boltzmann Machine (RBM) ist eine Kategorie von künstlichen neuronalen Netzen, die von Paul Smolensky erfunden und von Geoffrey Hinton popularisiert wurde. RBMs haben sich bei verschiedenen Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens als nützlich erwiesen und können auf überwachte und unbeaufsichtigte Weise trainiert werden.

RBMS ist eine eingeschränkte Variante der Boltzmann-Maschinen, die ihre Neuronen einschränkt: Ein Knotenpaar aus jeder der beiden Gruppen von Neuronen, sichtbar und verborgen, bildet einen bipartiten Graphen. Verbindungen können nur zwischen zwei Gruppen bestehen und nicht innerhalb der Gruppen (sichtbar und verborgen). Diese eingeschränkte Formulierung ermöglicht es, Algorithmen effizienter zu trainieren.

RBMs können auch in Deep-Learning-Netze wie Deep Belief Networks integriert werden, die sich mithilfe von Gradientenabstieg und Backpropagation fein abstimmen lassen.
summarization
Eine Restricted Boltzmann Machine (RBM) ist ein generatives stochastisches künstliches neuronales Netz, das eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über seine Eingaben lernen kann.

RBMs wurden 1986 von Paul Smolensky unter dem Namen Harmonium erfunden und erlangten Bekanntheit, nachdem Geoffrey Hinton und seine Mitarbeiter Mitte 2000 schnelle Lernalgorithmen für sie entwickelt hatten. RBMs haben Anwendungen in den Bereichen Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierung, kollaboratives Filtern, Merkmalslernen, Themenmodellierung und sogar in der Quantenmechanik gefunden. Sie können je nach Aufgabe entweder überwacht oder unüberwacht trainiert werden.

Wie ihr Name schon sagt, sind RBMs eine Variante von Boltzmann-Maschinen, mit der Einschränkung, dass ihre Neuronen einen zweiseitigen Graphen bilden müssen: Ein Knotenpaar aus jeder der beiden Gruppen von Einheiten (allgemein als "sichtbare" bzw. "verborgene" Einheiten bezeichnet) darf eine symmetrische Verbindung zwischen ihnen haben; und es gibt keine Verbindungen zwischen Knoten innerhalb einer Gruppe. Im Gegensatz dazu können "uneingeschränkte" Boltzmann-Maschinen Verbindungen zwischen den verborgenen Einheiten haben. Diese Einschränkung ermöglicht effizientere Trainingsalgorithmen, als sie für die allgemeine Klasse der Boltzmann-Maschinen zur Verfügung stehen, insbesondere den gradientenbasierten kontrastiven Divergenzalgorithmus.

Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen können auch in tiefen Lernnetzwerken verwendet werden. Insbesondere können tiefe Glaubensnetze gebildet werden, indem RBMs "gestapelt" werden und das resultierende tiefe Netz optional mit Gradientenabstieg und Backpropagation feinabgestimmt wird.
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