制限付きボルツマンマシンは深い学習の例ですか？それとも、彼らはより一般的な機械学習のことですか？
制限付きボルツマンマシン（RBMS）は、監視されていない学習に使用できる人工ニューラルネットワークの一種です。具体的には、RBMは次元の削減、機能学習、および共同フィルタリングに使用できます。RBMは、深い信念ネットワーク（DBNS）およびディープボルツマンマシン（DBM）のビルディングブロックとして、深い学習でよく使用されます。したがって、RBMは実際に深い学習の例です。