Ich habe dieses Buch über tiefes Lernen von Ian und Aron gelesen. In der Beschreibung von DBN heißt es, DBN sei in Ungnade gefallen und werde selten verwendet.
Deep-Believe-Netzwerke haben gezeigt, dass Deep-Architekturen erfolgreich sein können, indem sie kernelisierte Support-Vektor-Maschinen im MNIST-Datensatz übertreffen (Hinton et al., 2006). Heutzutage sind Deep-Believe-Netzwerke größtenteils in Ungnade gefallen und werden selbst im Vergleich zu anderen unbeaufsichtigten oder generativen Lernalgorithmen selten verwendet, aber sie werden zu Recht für ihre wichtige Rolle in der Deep-Learning-Geschichte anerkannt.
Ich verstehe nicht warum.