受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)是由Hinton和Sejnowski于1986年提出的一种生成式随机神经网络(generative stochastic neural network)。由于deep learning的基本网络结构DBN可以用RBM堆叠而成，所以这里先介绍RBM。

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Back-Propagation NN(BP，反向传播神经网络)是一种简单的含隐层(hidden layer)的神经网络，主要由两步完成对数据的训练：

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