该文综述受限玻尔兹曼机（RBM）在图像聚类、表情与动作识别、众包集成、在线贝叶斯推断、组合优化及网络聚类等任务中的应用，并提出引入局部空间交互、深度神经网络聚类、最优传输聚类及小世界网络约束RBM等改进方法。实验表明，这些方法在准确率、学习速度和适应性上优于传统算法。