25、数据科学的发展历程与Python应用指南

数据科学的发展历程与Python应用指南

1. 深度学习的发展历程

深度学习的历史可以追溯到1943年，当时Warren McCulloch和Walter Pitts发表了一篇论文，提出了人工神经元（AN）的概念，用于模拟思维过程。这个人工神经元基于生物神经元对刺激要么完全激活要么完全不激活的特性，这种生物神经元的行为是通过大脑的微电极读数观察到的。

1957年，Frank和Rosenblatt展示了Mark I感知机，这是感知机算法的首次实现。其理念是模仿生物神经元的工作方式，创建一个能够学习的代理。这个感知机是一个具有可调节权重的监督式二元线性分类器，其功能通过以下函数实现：
[ f(x) = w^T X + b ]
其中，( w ) 是权重向量，( X ) 是输入，( b ) 是偏置。对于每一个输入 - 输出对，这个公式通过 ( f(x) ) 给出分类结果，( f(x) ) 是函数的预测值/输出。

1960年，Widrow和Hoff将这些感知机堆叠起来，构建了一个三层（输入层、隐藏层、输出层）的全连接前馈架构，用于分类的硬件实现，称为ADALINE。同年，Henry J. Kelley引入了连续反向传播模型，目前用于模型权重的学习。

1962年，Stuart Dreyfus引入了基于链式法则的更简单版本的反向传播，但这些方法效率不高。目前模型中使用的反向传播方法是在20世纪80年代提出的。

1970年，Seppo Linnainmaa提出了自动微分，用于使用链式法则高效计算可微复合函数的导数。1986年，其应用导致了多层感知机中的误差反向传播。当时，Geoff Hinton、Williams和Rumelhart发表