2、深度学习：从起源到应用的全面解析

深度学习：从起源到应用的全面解析

1. 机器学习与深度学习概述

机器学习有一个实用的定义：“如果一个计算机程序在任务 T 上的性能（由性能度量 P 衡量）随着经验 E 的增加而提高，那么就说该程序从经验 E 中学习了关于任务 T 的相关内容”。虽然机器学习与人工智能相关，但并非所有人工智能都与机器学习直接相关。深度学习（DL）和人工神经网络（ANN）是机器学习的特殊领域，不过并非所有人工智能主题都与深度学习有必然联系。

2. 深度学习的简要历史

深度学习源于人工神经网络，而人工神经网络的灵感来自生物神经网络。以下是深度学习发展历程中的关键节点：
- 生物神经网络研究基础（19 世纪）
- 物理学家对电的解释和科学家对化学的科学奠基，为理解依赖于它们的生物现象奠定了基础。
- 透镜研磨技术的进步和对聚光器的更好理解，使显微镜质量大幅提高，推动了组织和细胞分化的研究。
- Alexander Bain 和 William James 提出肌肉运动由大脑中的神经元控制，并通过电信号进行通信。
- Santiago Ramón y Cajal 和 Sir Charles Sherrington 对神经元和突触的描述为神经学研究奠定了坚实基础，他们分别在 1906 年和 1932 年获得诺贝尔奖。
- 早期计算机科学与人工神经元的提出（20 世纪 30 - 40 年代）
- 1930 年代，Alonzo Church 提出了 Lambda 演算模型，他的学生 Alan Turing 定义了图灵机，开启了现代计算时代。
- 1943