深度学习(一)深度学习的发展历史

本文概述了深度学习的发展历程,从第一代神经网络到现代的深度学习(DL)技术,包括感知器、多层感知器(MLP)、卷积神经网络(CNN)等的重要里程碑。深度学习的崛起经历了两次低谷,但通过ReLU激活函数、预训练与微调等技术解决了梯度消失问题,推动了DL的快速发展。AlexNet的出现进一步证明了CNN在图像识别中的强大能力,引领了深度学习的爆发期。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本次深度学习系列主要从以下几个方面记录,主要为CNN相关
另外最后会专留一章讲述CNN与计算机视觉中的目标检测的发展。

发展历史

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