Sem citar diretamente do texto, dá-me um resumo do que é uma máquina de Boltzmann restrita?
Uma máquina de Boltzmann restrita (RBM) é uma rede neural artificial estocástica gerativa que pode aprender uma distribuição de probabilidade sobre seu conjunto de entradas. RBMs foram inicialmente inventados sob o nome Harmonium por Paul Smolensky em 1986, e ganhou destaque depois que Geoffrey Hinton e colaboradores inventaram algoritmos de aprendizagem rápida para eles em meados de 2000. RBMs encontraram aplicações na redução de dimensionalidade, classificação, filtragem colaborativa, aprendizagem de tópicos, modelagem e até mesmo em muitos mecanismos quânticos de corpos. Eles podem ser treinados de maneiras supervisionadas ou não supervisionadas, dependendo da tarefa. Como seu nome implica, RBMs são uma variante de máquinas de Boltzmann, com a restrição de que seus neurônios devem formar um gráfico bipartite: um gradiente de cada um dos dois grupos de unidades (comumente referidos como as unidades "visíveis" e "hidradas") pode ter uma conexão simétrica fina entre eles, respectivamente.
Uma máquina de Boltzmann restrita (RBM) é uma categoria de uma rede neural artificial inventada por Paul Smolensky e popularizada por Geoffrey Hinton. RBMs têm sido úteis em várias aplicações dentro do campo da aprendizagem de máquina e podem ser treinados de maneiras supervisionadas e não supervisionadas. RBMS é uma variante restrita de máquinas de Boltzmann que restringe seus neurônios; um par de nós de cada um dos dois grupos de neurônios, visíveis e ocultos formando um gráfico bipartite. A conexão só pode ser entre dois grupos e não dentro de grupos (visível e oculto). Esta formulação restringida resulta na capacidade de treinar algoritmos de forma mais eficiente. RBMs também podem ser integrados em redes de aprendizado profundo, como redes de crença profunda, com opções finas para ajustar essas redes usando descida de gradiente e propagação retrógrada.