{"id":180020,"date":"2025-06-10T07:30:00","date_gmt":"2025-06-10T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=180020"},"modified":"2025-06-03T13:10:34","modified_gmt":"2025-06-03T12:10:34","slug":"maquinas-de-boltzmann-restringidas-que-son","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/maquinas-de-boltzmann-restringidas-que-son","title":{"rendered":"M\u00e1quinas de Boltzmann Restringidas (RBM): \u00bfQu\u00e9 son? \u00bfPara qu\u00e9 se utilizan?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"180020\" class=\"elementor elementor-180020\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ff6709 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8ff6709\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-238b510 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"238b510\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><b>Las Restricted Boltzmann Machines (RBM) son un tipo de red de neuronas artificiales dise\u00f1adas para el aprendizaje no supervisado. Permiten aprender una distribuci\u00f3n de probabilidad a partir de un conjunto de datos de entrada.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-99829f3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"99829f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Inventadas por Geoffrey Hinton y Terry Sejnowski en 1985, y luego popularizadas en los a\u00f1os 2000, las RBM son particularmente adecuadas para la <\/span><b>reducci\u00f3n de dimensiones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, la <\/span><b>extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y la <\/span><b>predicci\u00f3n de datos faltantes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. A menudo se utilizan como bloques de construcci\u00f3n para arquitecturas m\u00e1s profundas como las <\/span><b>Deep Belief Networks (DBN)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-564e8dd e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"564e8dd\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6a407d7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6a407d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfCu\u00e1l es el origen de las RBM?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-167eb41 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"167eb41\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las RBM son una versi\u00f3n restringida de las <\/span><b>Boltzmann Machines (BM)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que son redes neuronales energ\u00e9ticas donde todas las neuronas est\u00e1n interconectadas. Sin embargo, en una RBM, las conexiones entre neuronas de una misma capa est\u00e1n prohibidas, lo que simplifica el c\u00e1lculo y el entrenamiento del modelo. Esta restricci\u00f3n permite que las RBM aprendan representaciones latentes \u00fatiles en diversos campos como la visi\u00f3n por computadora, <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nlp-introduccion\"><span style=\"font-weight: 400;\">el procesamiento del lenguaje natural<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y la recomendaci\u00f3n de contenidos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-037b358 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"037b358\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Profundizar en la RBM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d84716e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d84716e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b656bea elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b656bea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfC\u00f3mo funcionan las RBM?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e5cf077 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e5cf077\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <\/span><b>Restricted Boltzmann Machines (RBM)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> funcionan seg\u00fan una arquitectura particular compuesta de dos capas de neuronas: una capa visible, que representa los <\/span><b>datos de entrada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, y una <\/span><b>capa oculta<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, que extrae de ellos caracter\u00edsticas relevantes. A diferencia de las redes neuronales cl\u00e1sicas, no poseen una capa de salida, ya que su objetivo es modelar una <\/span><b>distribuci\u00f3n de probabilidad de los datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El aprendizaje se basa en el ajuste de los pesos que conectan estas dos capas, sin conexiones internas dentro de una misma capa.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77ff090 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"77ff090\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Arquitectura de una RBM<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68ed63a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"68ed63a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las RBM son grafos bipartitos sim\u00e9tricos donde cada neurona de la <\/span><b>capa visible<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> est\u00e1 conectada a cada neurona de la capa oculta, pero no existe ninguna conexi\u00f3n entre <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/redes-neuronales-artificiales-que-es\"><span style=\"font-weight: 400;\">las neuronas de una misma capa<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Cada conexi\u00f3n est\u00e1 asociada a un peso que se actualiza durante el aprendizaje.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb97715 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eb97715\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Fase de aprendizaje<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40d911e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"40d911e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durante la fase de aprendizaje, se utiliza una t\u00e9cnica llamada <\/span><b>Contrastive Divergence (CD-k)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para actualizar estos pesos. El proceso comienza con la presentaci\u00f3n de un vector de entrada a la capa visible, que luego transmite la informaci\u00f3n a la capa oculta utilizando una <\/span><b>funci\u00f3n de activaci\u00f3n sigmoidea<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. A partir de esta capa oculta se genera una nueva muestra para reconstruir una versi\u00f3n aproximada de la entrada inicial. La diferencia entre esta reconstrucci\u00f3n y la original permite evaluar un error que luego se utiliza para ajustar los pesos del modelo. Este proceso se repite de manera iterativa hasta que los <\/span><b>ajustes de pesos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> se vuelvan insignificantes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b94e25d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b94e25d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180024\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-1-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71540c6 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"71540c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Entender c\u00f3mo funciona la RBM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5cb30fd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5cb30fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Funci\u00f3n de energ\u00eda y distribuci\u00f3n de probabilidad<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-216f241 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"216f241\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las RBM se basan en una funci\u00f3n de energ\u00eda que determina la probabilidad de un estado dado. La probabilidad conjunta de las <\/span><b>capas visibles y ocultas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es dada por la distribuci\u00f3n de Boltzmann.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La ecuaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n de Boltzmann describe la probabilidad <\/span><b><i>\u03a1(\u0395)<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de que una part\u00edcula ocupe un estado de energ\u00eda <\/span><b><i>\u0395<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> a una temperatura <\/span><b><i>\u03a4<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Se da por la siguiente f\u00f3rmula:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b2b9348 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"b2b9348\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"308\" height=\"137\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/distribution-de-Boltzmann.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180025\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/distribution-de-Boltzmann.png 308w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/distribution-de-Boltzmann-300x133.png 300w\" sizes=\"(max-width: 308px) 100vw, 308px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7daccf2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7daccf2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Donde:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b><i>P(E)<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la probabilidad de un estado con la energ\u00eda <\/span><b><i>E<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\">,<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b><i>E<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la energ\u00eda del estado,<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b><i>k<\/i><\/b><b><i>B<\/i><\/b><b><i>\u200b<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la constante de Boltzmann,<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b><i>T<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la temperatura en kelvins,<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b><i>Z<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la funci\u00f3n de partici\u00f3n.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2848d84 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2848d84\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo tanto, cuanto menor es la energ\u00eda de un estado, m\u00e1s probable es que ocurra.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c316c32 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c316c32\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Actualizaci\u00f3n de pesos<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd85d75 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dd85d75\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los pesos de las conexiones entre las neuronas se actualizan minimizando el error de reconstrucci\u00f3n. La ecuaci\u00f3n de actualizaci\u00f3n se da por:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbc48c7 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"cbc48c7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"543\" height=\"120\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/equation-de-mise-a-jour.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180029\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/equation-de-mise-a-jour.png 543w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/equation-de-mise-a-jour-300x66.png 300w\" sizes=\"(max-width: 543px) 100vw, 543px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b99cda1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b99cda1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">donde <\/span><b>\u0394\u03c9<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la actualizaci\u00f3n de los pesos, <\/span><b><i>\u03b7<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es la tasa de aprendizaje, <\/span><b><i>v<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b><i>h<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son las activaciones de las neuronas visibles y ocultas, respectivamente, y <\/span><b><i>v\u0302<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><b><i>\u0125<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son las activaciones reconstruidas. Esta actualizaci\u00f3n ajusta los pesos para reducir el error entre las activaciones reales y reconstruidas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e5d0b9 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"1e5d0b9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">  Saber utilizar la RBM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-35b7c3b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"35b7c3b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73dbf25 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"73dbf25\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfCu\u00e1les son las ventajas e inconvenientes de las RBM?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7398975 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7398975\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Ventajas<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a065e3e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a065e3e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las RBMs tienen varias ventajas. Sus principales beneficios son:<\/span><\/p><ul><li><b>Aprendizaje no supervisado<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: El hecho de que las RBMs operen con aprendizaje no supervisado las hace muy efectivas para extraer caracter\u00edsticas a partir de datos brutos.<\/span><\/li><li><b>Capacidad para modelar datos complejos y de alta dimensi\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Son capaces de modelar distribuciones complejas y de alta dimensi\u00f3n.<\/span><\/li><li><b>Usadas como bloques base para arquitecturas profundas (DBN)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Constituyen un elemento fundamental en el dise\u00f1o de arquitecturas m\u00e1s profundas, como las Deep Belief Networks.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49cd4d1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"49cd4d1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Inconvenientes<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-026abd1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"026abd1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Dificultades para encontrar buenos hiperpar\u00e1metros<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: La tasa de aprendizaje debe ajustarse adecuadamente. Un valor demasiado alto puede provocar oscilaciones e impedir la convergencia del modelo, mientras que una tasa demasiado baja ralentiza considerablemente el aprendizaje. Adem\u00e1s, el n\u00famero de neuronas ocultas influye directamente en la capacidad del modelo para aprender representaciones relevantes. Por \u00faltimo, un n\u00famero insuficiente puede limitar la riqueza de las caracter\u00edsticas extra\u00eddas, mientras que un n\u00famero demasiado alto aumenta el riesgo de sobreajuste.<\/span><\/li><li><b>El proceso de aprendizaje puede ser largo para grandes conjuntos de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Debido al gran n\u00famero de iteraciones necesarias para ajustar los pesos de manera \u00f3ptima. Esta restricci\u00f3n tambi\u00e9n se vuelve m\u00e1s problem\u00e1tica cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, donde cada actualizaci\u00f3n de pesos requiere muchas operaciones de c\u00e1lculo.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-16939b0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"16939b0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"571\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-180023\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2.webp 1000w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2-300x171.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2025\/05\/Restricted-Boltzmann-Machine-DataScientest-2-768x439.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-797d86d elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"797d86d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Formaci\u00f3n en el uso de la RBM<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f0ae70 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9f0ae70\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6029c4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d6029c4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">\u00bfC\u00f3mo se utilizan las RBM?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d4db614 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d4db614\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las RBM han encontrado numerosas aplicaciones en diversos campos:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Filtrado colaborativo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Utilizadas en sistemas de recomendaci\u00f3n para predecir las preferencias de los usuarios.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Visi\u00f3n por computadora<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Reconocimiento de objetos, eliminaci\u00f3n de ruido y reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Procesamiento del lenguaje natural<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Modelado del lenguaje, clasificaci\u00f3n de textos y an\u00e1lisis de sentimientos.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Bioinform\u00e1tica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Predicci\u00f3n de estructuras proteicas, an\u00e1lisis de expresi\u00f3n g\u00e9nica.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Finanzas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Predicci\u00f3n de precios de acciones, an\u00e1lisis de riesgos y detecci\u00f3n de fraudes.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: Identificaci\u00f3n de transacciones fraudulentas, monitoreo de redes y diagn\u00f3stico m\u00e9dico.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ceabd2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8ceabd2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las aplicaciones de las RBM son variadas y cubren muchos campos. En los <\/span><b>sistemas de recomendaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, permiten optimizar el filtrado colaborativo al predecir las preferencias de los usuarios. En visi\u00f3n por computadora, se utilizan para el reconocimiento de objetos, la <\/span><b>reducci\u00f3n de ruido de im\u00e1genes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y la <\/span><b>reconstrucci\u00f3n de datos visuales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. En procesamiento del lenguaje natural, sirven para el modelado del lenguaje, el an\u00e1lisis de sentimientos o incluso la <\/span><b>clasificaci\u00f3n de textos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Tambi\u00e9n encuentran su lugar en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/bioinformatica\"><span style=\"font-weight: 400;\">bioinform\u00e1tica<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, especialmente para el an\u00e1lisis de expresi\u00f3n g\u00e9nica y la predicci\u00f3n de estructuras proteicas, as\u00ed como en finanzas para la predicci\u00f3n de precios de acciones o la detecci\u00f3n de fraudes. Finalmente, se emplean en <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/inteligencia-artificial-y-ciberseguridad\"><span style=\"font-weight: 400;\">ciberseguridad<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> y <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/e-salud-todo-sobre\"><span style=\"font-weight: 400;\">diagn\u00f3stico m\u00e9dico<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, donde facilitan la identificaci\u00f3n de anomal\u00edas y la detecci\u00f3n de comportamientos inusuales.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d73a872 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d73a872\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c046a1a elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c046a1a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-xl\">Conclusi\u00f3n<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-94985f3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"94985f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las <\/span><b>Restricted Boltzmann Machines<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son herramientas poderosas para el aprendizaje no supervisado y la extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas. Su capacidad para aprender representaciones \u00fatiles las hace indispensables para muchas aplicaciones en inteligencia artificial. Aunque presentan algunos desaf\u00edos en t\u00e9rminos de entrenamiento y configuraci\u00f3n, siguen siendo un componente clave en el dise\u00f1o de modelos m\u00e1s avanzados como las <\/span><b>Deep Belief Networks<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y otras arquitecturas neuronales profundas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-940ae99 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"940ae99\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\"> Descubra nuestros distintos cursos de formaci\u00f3n<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34097ad e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"34097ad\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3540e17 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"3540e17\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 son las M\u00e1quinas de Boltzmann Restringidas (RBM)?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las M\u00e1quinas de Boltzmann Restringidas (RBM) son un tipo de red neuronal para aprendizaje no supervisado, dise\u00f1adas para modelar distribuciones de probabilidad y extraer caracter\u00edsticas relevantes de los datos.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funcionan las RBM?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las RBM funcionan con dos capas de neuronas (visible y oculta), conectadas entre s\u00ed, pero sin conexiones dentro de una misma capa. Aprenden ajustando los pesos entre estas capas mediante Contrastive Divergence.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de las RBM?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las RBM permiten el aprendizaje no supervisado, son eficaces para modelar datos de alta dimensi\u00f3n y se utilizan como bloques base en redes profundas como las Deep Belief Networks (DBN).\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las aplicaciones de las RBM?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las RBM se utilizan en sistemas de recomendaci\u00f3n, visi\u00f3n por computadora, procesamiento del lenguaje natural, bioinform\u00e1tica, finanzas y detecci\u00f3n de anomal\u00edas.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las limitaciones de las RBM?\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Las RBM son sensibles a la configuraci\u00f3n de hiperpar\u00e1metros y su entrenamiento puede ser lento en grandes conjuntos de datos debido al proceso iterativo de ajuste de pesos.\"\r\n      }\r\n    }\r\n  ]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las Restricted Boltzmann Machines (RBM) son un tipo de red de neuronas artificiales dise\u00f1adas para el aprendizaje no supervisado. Permiten aprender una distribuci\u00f3n de probabilidad a partir de un conjunto de datos de entrada. Inventadas por Geoffrey Hinton y Terry Sejnowski en 1985, y luego popularizadas en los a\u00f1os 2000, las RBM son particularmente adecuadas [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":45,"featured_media":180022,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2430],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>M\u00e1quinas de Boltzmann Restringidas (RBM): \u00bfQu\u00e9 son? \u00bfPara qu\u00e9 se utilizan?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Descubre las M\u00e1quinas de Boltzmann Restringidas (RBM), un modelo poderoso para el aprendizaje no supervisado. 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