制限付きボルツマンマシン

制限付きボルツマンマシンとは、データのパターンを確率的に学習するニューラルネットワークの一種で、深層信念ネットワークを作るための部品です。

2つの層からなり、同じ層の中ではノードどうしを結合しない（制限を設けた）構造になっています。この制限により、学習の計算がしやすくなっています。

単体よりも、複数積み重ねて深いネットワークを作る部品として知られています。