Hai lớp, không có kết nối bên trong mỗi lớp. Một máy Boltzmann hạn chế bao gồm các đơn vị hiển thị và các đơn vị ẩn, chỉ có kết nối giữa hai nhóm này. Sự hạn chế đó giúp việc huấn luyện trở nên khả thi thông qua sự phân kỳ tương phản.

Mô hình học được phân bố xác suất trên các đơn vị hiển thị. Các đơn vị ẩn thu thập các đặc điểm tiềm ẩn. Sau khi được huấn luyện, mạng có thể tạo ra các mẫu bằng cách thực hiện lấy mẫu Gibbs giữa các lớp.

Các đặc tính chính

• Cấu trúc đồ thị hai phía
• Mô hình xác suất dựa trên năng lượng
• Huấn luyện phân kỳ tương phản
• Được sử dụng như các khối xây dựng trong mạng lưới niềm tin sâu sắc.

Các mô hình dựa trên tham số (RBM) đóng vai trò trung tâm trong sự hồi sinh của học sâu vào năm 2006, khi việc xếp chồng chúng cho phép huấn luyện trước hiệu quả. Các kiến ​​trúc hiện đại như VAE và mô hình khuếch tán đã phần nào thay thế chúng, nhưng những ý tưởng này vẫn xuất hiện trong nghiên cứu mô hình hóa dựa trên năng lượng.