La máquina restringida de Boltzmann (RBM) ha sido demostrada recientemente como una herramienta útil para resolver problemas cuánticos de muchos cuerpos. En este trabajo proponemos tanh-FCN, que es una red neuronal completamente conectada de una sola capa adaptada de RBM, para estudiar problemas de química cuántica ab initio. Nuestra contribución es doble: (1) nuestra red neuronal solo utiliza números reales para representar la función de onda electrónica real, mientras obtenemos una precisión comparable a RBM para varias moléculas prototípicas; (2) mostramos que el conocimiento del estado de referencia de Hartree-Fock puede ser utilizado para acelerar sistemáticamente la convergencia del algoritmo de Monte Carlo variacional, así como para aumentar la precisión de la energía final.