Deep Learning 的历史可以追溯到上世纪 50 年代，但真正的发展是在 21 世纪初期。以下是 Deep Learning 的一些重要历史节点：

早期探索

  • 1950 年代：感知机（Perceptron）被提出，这是最早的神经网络模型之一。
  • 1960 年代：神经网络研究进入低谷，因为感知机无法解决复杂问题。

重生与突破

  • 1986 年：Rumelhart、Hinton 和 Williams 提出了反向传播算法（Backpropagation），使神经网络训练成为可能。
  • 1990 年代：支持向量机（SVM）和贝叶斯网络等传统机器学习方法仍然占主导地位。

深度学习的兴起

  • 2006 年：Hinton 等人重新引入了深度信念网络（DBN），深度学习开始复兴。
  • 2012 年：AlexNet 在 ImageNet 挑战赛中取得突破性成果，深度学习开始迅速发展。

当前趋势

  • 迁移学习：通过在预训练模型上微调，提高模型的泛化能力。
  • 生成对抗网络（GANs）：用于生成逼真的图像和视频。

Deep Learning 网络结构

更多关于深度学习的信息，您可以访问我们的 深度学习教程。

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