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玻尔兹曼机（也称为带有隐藏单元的随机Hopfield网络）是一种随机递归神经网络。这是一个马尔可夫随机场，它是从统计物理学翻译过来的，用于认知科学。Boltzmann机器基于具有外部场的随机旋转玻璃模型，即Sherrington-Kirkpatrick模型，它是随机的Ising模型，并应用于机器学习。Boltzmann机器可以看作是Hopfield网络的随机，生成对应物。它们是最早的能够学习内部表示的神经网络之一，并且能够表示和（给定足够的时间）解决组合问题。它是一类典型的随机神经网络属于反馈神经网络类型 。
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