深度学习的发展史及关键节点事件

深度学习是机器学习领域中一种重要的方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过构建多层神经网络来实现自主学习和智能决策。以下是深度学习发展史中的一些重要节点事件：

1. 提出感知器模型（1958年）：感知器模型是美国心理学家罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出的一种简单神经网络模型。这个模型启发了后来神经网络的发展，并被认为是现代深度学习的起点。

# 感知器模型的示例代码
import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, num_inputs):
        self