text: 質問: 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。回答: 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です。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である。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ります。