Human: 제한된 볼츠만 머신(RBM)은 입력 세트에 대한 확률 분포를 학습할 수 있는 생성적 확률 인공 신경망입니다.

1986년 폴 스몰렌스키가 하모니움이라는 이름으로 처음 발명했으며, 2000년 중반에 제프리 힌튼과 공동 연구자들이 빠른 학습 알고리즘을 발명하면서 주목받기 시작했습니다. RBM은 차원 축소, 분류, 협업 필터링, 특징 학습, 토픽 모델링, 심지어 많은 신체 양자역학에까지 응용되고 있습니다. 작업에 따라 지도 또는 비지도 방식으로 학습할 수 있습니다.

이름에서 알 수 있듯이 RBM은 볼츠만 머신의 변형으로, 뉴런이 이분 그래프를 형성해야 한다는 제한이 있습니다. 즉, 두 단위 그룹(일반적으로 각각 "보이는" 단위와 "숨겨진" 단위라고 함)의 한 쌍의 노드는 대칭적으로 연결될 수 있으며, 한 그룹 내의 노드 간에는 연결이 없습니다. 이와 대조적으로, "제한되지 않은" 볼츠만 머신은 숨겨진 유닛 간에 연결이 있을 수 있습니다. 이러한 제한은 일반적인 볼츠만 머신 클래스, 특히 그라디언트 기반 대조 발산 알고리즘에서 사용할 수 있는 것보다 더 효율적인 훈련 알고리즘을 가능하게 합니다.

제한된 볼츠만 머신은 딥러닝 네트워크에도 사용할 수 있습니다. 특히 RBM을 '스태킹'하고 경사 하강 및 역전파를 통해 결과 딥 네트워크를 선택적으로 미세 조정함으로써 심층 신념 네트워크를 형성할 수 있습니다. 
본문에서 직접 인용하지 않고 제한된 볼츠만 기계가 무엇인지 요약해 주시겠습니까? 

Assistant: 제한된 볼츠만 머신(RBM)은 폴 스몰렌스키가 발명하고 제프리 힌튼이 대중화시킨 인공 신경망의 한 범주입니다. RBM은 머신러닝 분야의 다양한 애플리케이션에서 유용하게 사용되어 왔으며, 지도 및 비지도 방식으로 학습할 수 있습니다.

RBMS는 뉴런을 제한하는 볼츠만 머신의 제한된 변형으로, 두 뉴런 그룹 각각에서 한 쌍의 노드가 표시되고 숨겨져 이분 그래프를 형성합니다. 연결은 두 그룹 간에만 가능하며 그룹 내(표시 및 숨김)에서는 불가능합니다. 이러한 제약된 공식으로 인해 알고리즘을 보다 효율적으로 훈련할 수 있습니다.

RBM은 경사 하강 및 역전파를 사용하여 네트워크를 미세 조정하는 옵션과 함께 심층 신념 네트워크와 같은 딥 러닝 네트워크에 통합할 수도 있습니다.</s>