笔下万码生谋略
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深度学习概论

文章目录

  • 一、深度学习历史
  • 二、深度学习
    • 深度学习的步骤
      • 1. 定义一个Function就是神经网络
      • 2. 定义损失
      • 3.最优化

一、深度学习历史

  • 1958年：人们感觉人工智能要来了，因为linear model的出现，它可以做到一些稍微复杂的分类和预测问题，当时他们也叫这个技术为Perceptron，感知器
  • 1969年：有人终于发现了linear model有缺点，研究了一下为什么“坦克与卡车”的图像分类为什么如此精确，原来是因为两组图片的拍照时间不一样，而机器是通过其亮度作为特征来分类的
  • 1980年代：多层感知机，尝试使用多层的感知机（与现在的deep learning基本没有差别）
  • 1986年：出现了反向传播，但是发现超过3层就不太有用了
  • 1989年：有人认为，一个隐藏层就足够成为任何的function。这段时间多层感知机被各种嫌弃，所以人们才给它换了个名字，就是深度学习。
  • 2006年：RBM initialization被认为是大突破，这个非常复杂，用于梯度下降初始化值，最后发现复杂但是没啥用.
    RBM init

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他