深度學習入門1
發布這個系列，一來是為了總結自己的學習，二來也是希望給深度學習初學者一些入門的指導。好廢話不多說了，我們直接進入主題，這一節先說一下，深度學習發展歷程。
- 1958，感知器（相當於生物的神經元）
- 1969，Minsky提出感知器模型具有局限性，導致神經網絡研究陷入低潮
- 1980s, 多層神經網絡（模擬人類神經元連接）
- 1986， 反向傳播（用於訓練模型參數）
- 1989， 一層隱藏層已經足夠，不需要“深‘（深度學習模型設置的問題）
- 2006, 受限玻爾茲曼機出現（提出解決vanish gradiet的方法）
- 2009，提出GPU加速（現在很火的tensorflow支持GPU加速，提高訓練的速度)
- 2011至今，深度學習運用在語音識別，圖像識別，語義分析，推薦系統，相比與傳統算法準確率更高。
其實深度學習能在2011年後迅猛發展，不僅是因為深度學習的研究獲得長足的發展，更重要的是數據量的增加以及計算機運算性能的提高。
如果你有機器學習的基礎，我現在明確的告訴你，訓練好的深度學習模型就是一個函數。好的，今天做個開頭，接下來會慢慢展開深度學習的細節，盡情期待。
深度學習入門1
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