受限玻尔兹曼机（RBM）
受限玻尔兹曼机（RBM：Restricted Boltzmann machines）与BM出奇地相似，因而也同HN相似。 它们的最大区别在于：RBM更具实用价值，因为它们受到了更多的限制。它们不会随意在所有神经元间建立连接，而只在不同神经元群之间建立连接，因此任何输入神经元都不会同其他输入神经元相连，任何隐神经元也不会同其他隐神经元相连。RBM的训练方式就像稍微修改过的FFNN：前向通过数据之后再将这些数据反向传回（回到第一层），而非前向通过数据然后反向传播误差。之后，再使用前向和反向传播进行训练。