马尔可夫链（MC）
马尔可夫链（MC：Markov Chain）或离散时间马尔可夫链（DTMC：MC or discrete time Markov Chain）在某种意义上是BMs和HNs的前身。可以这样来理解：从从我当前所处的节点开始，走到任意相邻节点的概率是多少呢？它们没有记忆（所谓的马尔可夫特性）：你所得到的每一个状态都完全依赖于前一个状态。尽管算不上神经网络，但它却跟神经网络类似，并且奠定了BM和HN的理论基础。跟BM、RBM、HN一样，MC并不总被认为是神经网络。此外，它也并不总是全连接的。