不引用原文，給我一個受限玻爾茲曼機的簡介。
受限玻爾茲曼機（RBM）是一種產生隨機人工神經網路，可以學習其輸入集上的機率分佈。

RBM最初由Paul Smolensky於1986年發明，當Geoffrey Hinton和合作者在2000年代中期發明瞭快速學習演演算法後，RBM才嶄露頭角。RBM在降維、分類、協同過濾、特徵學習、主題建模甚至許多體量子力學等方面都有應用。它們可以透過監督或無監督的方式進行訓練，具體取決於任務。

正如它們的名稱所示，RBM是Boltzmann機的一種變體，其限制是它們的神經元必須形成二分圖：兩組單元中的每個節點對之間（通常稱為「可見」和「隱藏」單元）可能具有對稱連線；組內節點之間沒有連線。相比之下，「非受限」Boltzmann機可能具有隱藏單元之間的連線。這種限制允許比Boltzmann機的一般類別更有效的訓練演演算法，特別是基於梯度的對比散度演演算法。

受限玻爾茲曼機也可以用於深度學習網路。特別是，可以透過「堆疊」RBM並選擇使用梯度下降和反向傳播微調結果的深度信念網路。
受限玻爾茲曼機 (RBM) 是人工神經網路的一個類別，由 Paul Smolensky 發明並由 Geoffrey Hinton 推廣。 RBM 在機器學習領域的各種應用中都很有用，並且可以以監督和無監督的方式進行訓練。

RBMS 是玻爾茲曼機的受限變體，它限制其神經元；兩組神經元中每組的一對節點，可見和隱藏，形成二分圖。連線只能在兩個組之間，不能在組內（可見和隱藏）。這種約束公式可以更有效地訓練演算法。

RBM 還可以整合到深度學習網路中，例如深度信念網路，並可以使用梯度下降和反向傳播來微調這些網路。