Machine de Boltzmann restreinte

En apprentissage automatique, la machine de Boltzmann restreinte est un type de réseau de neurones artificiels pour l'apprentissage non supervisé. Elle est couramment utilisée pour avoir une estimation de la distribution probabiliste d'un jeu de données. Elle a initialement été inventée sous le nom de Harmonium en 1986 par Paul Smolenski^[1]. La machine de Boltzmann restreinte rentre dans le cadre des modèles graphiques et des modèles à base d'énergie^[2].