受限玻尔兹曼机是玻尔兹曼机(Boltzmanmachine，BM)的一种特殊拓扑结构。BM的原理起源于统计物理学，是一种基于能量函数的建模方法，能够描述变量之间的高阶相互作用，BM的学习算法较复杂，但所建模型和学习算法有比较完备的物理解释和严格的数理统计理论作基础。BM是一种对称耦合的随机反馈型二值单元神经网络，由可见层和多个隐层组成，网络节点分为可见单元(visibleunit)和隐单元(hiddenunit)，用可见单元和隐单元来表达随机网络与随机环境的学习模型，通过权值表达单元之间的相关性。以Hinton和Ackley两位学者为代表的研究人员从不同领域以不同动机同时提出BM学习机。Smo