本文から直接引用することなく、制限付きボルツマンマシンとはどのようなものなのか、その概要を教えてください。
制限付きボルツマンマシン（RBM）は、入力セットに対する確率分布を学習することができる生成的確率的人工神経ネットワークなのだ。

RBMは、1986年にPaul SmolenskyによってHarmoniumという名前で発明され、2000年半ばにGeoffrey Hintonと共同研究者がRBMの高速学習アルゴリズムを発明して以来、注目されるようになった。RBMは、次元削減、分類、協調フィルタリング、特徴学習、トピックモデリング、さらには多くの身体量子力学に応用されているのだ。RBMは、タスクに応じて、教師あり、教師なしどちらの方法でも学習させることができるのだ。

その名の通り、RBMはボルツマンマシンの一種であり、そのニューロンは二部グラフを形成しなければならないという制約がある：2つのユニットグループ（それぞれ「可視」ユニットと「隠れ」ユニットと呼ばれる）の各ノードのペアは、それらの間に対称的な接続を持つことができ、グループ内のノード間の接続は存在しない。一方、「制限のない」ボルツマンマシンは、隠れユニット間の接続を持つことができる。この制限により、ボルツマンマシンの一般的なクラスよりも効率的な学習アルゴリズム、特に勾配ベースのコントラストダイバージェンスアルゴリズムが利用できるようになります。

制限付きボルツマンマシンは、深層学習ネットワークにも使用することができるのだ。特に、深層信念ネットワークは、RBMを「積み重ねる」ことによって形成することができ、オプションとして、勾配降下やバックプロパゲーションによって、結果として得られる深層ネットワークを微調整することができるのだ。
制限付きボルツマンマシン（RBM）は、Paul Smolenskyが発明し、Geoffrey Hintonが普及させた人工ニューラルネットワークの一種なのだ。RBMは機械学習の分野で様々な用途に利用されており、教師あり、教師なしの方法で学習させることができる。

RBMSは、ボルツマンマシンの制約を受けたもので、ニューロンの2つのグループ、可視と非可視のそれぞれから1組のノードが2分木グラフを形成するものなのだ。接続は2つのグループ間のみで、グループ内（可視と非可視）にはできません。この制約のある定式化によって、より効率的にアルゴリズムを訓練することができるようになりました。

また、RBMはディープビリーフネットワークのような深層学習ネットワークに組み込むことができ、勾配降下やバックプロパゲーションを用いてネットワークを微調整するオプションもあるのだ。