深度学习的发展过程 人工神经网络经过最近几十年的发展,从1943年心理学家 Mcculloch和数学 家Pitt参考生物神经元的结构发明了神经元模型之后,从单层神经网络到 两层网络,再到多层神经网络,随着层数的增加和激活函数的不断演变发 展,其非线性拟合能力不断加强。随着计算的运算能力和数据量几何级的 增长,以及更多训练模式的引入,神经网络在人工智能领域发挥着越来越 大的作用 日本的 Fukushima于1980年第一次提出基于感受野的模型 1998年,由 Lecun等人提出的 Lenet-5卷积神经网络模型用于对手写字母进 行文字识别,它是基于梯度的反向传播算法对模型进行训练,将感受野理 论应用于神经网络中议程深度学习的发展过程 • 人工神经网络经过最近几十年的发展，从1943年心理学家 Mcculloch和数学 家 Pitts参考生物神经元的结构发明了神经元模型之后，从单层神经网络到 两层网络，再到多层神经网络，随着层数的增加和激活函数的不断演变发 展，其非线性拟合能力不断加强。随着计算的运算能力和数据量几何级的 增长，以及更多训练模式的引入，神经网络在人工智能领域发挥着越来越 大的作用 • 日本的 Fukushima于1980年第一次提出基于感受野的模型 • 1998年，由 Lecun等人提出的 Lenet-5卷积神经网络模型用于对手写字母进 行文字识别，它是基于梯度的反向传播算法对模型进行训练，将感受野理 论应用于神经网络中