दो परतें, प्रत्येक परत के भीतर कोई संबंध नहीं। एक प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीन में दृश्य इकाइयाँ और छिपी हुई इकाइयाँ होती हैं, जिनमें केवल दो समूहों के बीच ही संबंध होते हैं। यह प्रतिबंध विरोधात्मक विचलन के माध्यम से प्रशिक्षण को सुगम बनाता है।

यह मॉडल दृश्य इकाइयों पर संभाव्यता वितरण सीखता है। छिपी हुई इकाइयाँ गुप्त विशेषताओं को ग्रहण करती हैं। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, नेटवर्क परतों के बीच गिब्स सैंपलिंग चलाकर नमूने उत्पन्न कर सकता है।

मुख्य विशेषताएं

• द्विपक्षीय ग्राफ संरचना
• ऊर्जा-आधारित संभाव्यता मॉडल
• विपरीत विचलन प्रशिक्षण
• गहरे विश्वास नेटवर्क में निर्माण खंडों के रूप में उपयोग किया जाता है

2006 में डीप लर्निंग के पुनरुद्धार में आरबीएम (RBM) की केंद्रीय भूमिका थी, जब इन्हें एक साथ मिलाकर प्रभावी प्रीट्रेनिंग संभव हो पाई थी। वीएई (VAE) और डिफ्यूजन मॉडल जैसी आधुनिक संरचनाओं ने इन्हें काफी हद तक प्रतिस्थापित कर दिया है, लेकिन ये विचार अभी भी ऊर्जा-आधारित मॉडलिंग अनुसंधान में दिखाई देते हैं।