受限玻耳茲曼機
RBM是玻耳茲曼機（Boltzmann machine，BM）的一種特殊拓撲結(jié)構(gòu)。RBM是BM的一種變體，其限定模型為二分圖。模型中包含對應輸入?yún)?shù)的可見單元和對應訓練結(jié)果的隱藏單元，兩組單元中的每一組的一對節(jié)點具有對稱連接。相比之下，無限制BM可能包含隱藏單元間的連接，這種限定使得相比一般BM更高效的訓練算法成為可能，特別是基于梯度的對比分歧（contrastive divergence）算法。
RBM由一個可見神經(jīng)元層和一個隱藏神經(jīng)元層組成。由于隱層神經(jīng)元之間沒有相互連接且隱層神經(jīng)元獨立于給定的訓練樣本，這使得直接計算依賴數(shù)據(jù)的期望值變得容易。可見層神經(jīng)元之間也沒有相互連接。通過從訓練樣本得到的隱層神經(jīng)元狀態(tài)上執(zhí)行馬爾可夫鏈（Markov chain，MC）抽樣過程，來估計獨立于數(shù)據(jù)的期望值，并行交替更新所有可見層神經(jīng)元和隱層神經(jīng)元的值。
BM及其模型已經(jīng)成功應用于協(xié)同濾波、分類、降維、圖像檢索、信息檢索、語言處理、自動語音識別、時間序列建模、文檔分類、非線性嵌入學習、暫態(tài)數(shù)據(jù)模型學習和信號與信息處理等任務。RBM在降維、分類、協(xié)同過濾、特征學習和主題建模中都有應用。根據(jù)任務的不同，可以以監(jiān)督學習或無監(jiān)督學習的方法進行訓練。RBM也可被用于深度學習網(wǎng)絡，可使用多個RBM堆疊并可選地使用梯度下降法和反向傳播算法進行調(diào)優(yōu)，便可得到深層信任網(wǎng)絡。
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