İki katman, katmanlar arasında bağlantı yok. Kısıtlı bir Boltzmann makinesi, yalnızca iki grup arasında bağlantı bulunan görünür ve gizli birimlerden oluşur. Bu kısıtlama, karşılaştırmalı ıraksama yoluyla eğitimi yönetilebilir hale getirir.

Model, görünür birimler üzerinde bir olasılık dağılımı öğrenir. Gizli birimler, gizli özellikleri yakalar. Eğitim tamamlandıktan sonra, ağ katmanlar arasında Gibbs örneklemesi yaparak örnekler üretebilir.

Başlıca özellikler

• İki parçalı grafik yapısı
• Enerji tabanlı olasılık modeli
• Karşılaştırmalı sapma eğitimi
• Derin inanç ağlarında yapı taşları olarak kullanılırlar.

RBM'ler, 2006'da derin öğrenmenin yeniden canlanmasında merkezi bir rol oynadı; bu modellerin bir araya getirilmesi etkili ön eğitime olanak sağladı. VAE'ler ve difüzyon modelleri gibi modern mimariler büyük ölçüde bunların yerini aldı, ancak bu fikirler hala enerji tabanlı modelleme araştırmalarında karşımıza çıkıyor.