1、深度学习入门：从基础到实践-优快云博客

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深度学习入门：从基础到实践

1. 深度学习发展历程

自现代数字时代开始，科学家和工程师就从人类大脑获取灵感，设想由简单类神经元处理器构成的大规模并行网络如何从经验中学习和适应。这一领域随着新数学方法的发展而掀起一波又一波的热潮。
- 感知机的兴衰 ：1958 年，Frank Rosenblatt 提出了感知机这一学习设备，它能学习任何可手动编程执行的任务。然而，Marvin Minsky 和 Seymour Papert 的分析揭示了其在理论和实践上的局限性，使得人们对它的热情消退。
- 反向传播算法的兴起与挫折 ：20 世纪 80 年代末，David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 提出了反向传播学习算法，有望克服感知机的局限。像 NetTalk 这样的文本转语音系统展示了该算法的强大，但它在处理大规模问题时表现不佳，热情再次被浇灭。
- 深度学习的崛起 ：在接下来的 20 年里，计算机速度提升、数据集增大以及新软件工具的出现，使得更大规模的模型成为可能。该领域被重新命名为深度学习，新一代从业者能够解决以前难以想象的大规模问题。如今，深度学习已广泛应用于语音控制助手、医学图像诊断、自动驾驶等领域，深刻改变了我们的生活。