从特殊角度解释深度学习，一节课让你彻底明白深度学习的“前世今生”！
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文章目录
- 前言
- 什么是深度学习？简单解释
- 深度学习的实际应用
- 深度学习的发展历程
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- 1. 第一次危机：设计派 vs. 学习派
- 2. 第二次危机：感知器的局限
- 3. 第三次危机：算力不足的瓶颈
- 深度学习的崛起
- 周期理论与深度学习的未来
- 总结
前言
为了帮助大家更好地理解“算法”这个概念。这次要介绍的书是《深度学习》，其作者是全球人工智能领域的顶尖专家之一，特伦斯·谢诺夫斯基。谢诺夫斯基不仅是神经网络的先驱，也是**“深度学习”**这个术语的发明者。如果你对深度学习感兴趣，这本书绝对是你不可错过的读物。
什么是深度学习？简单解释
为了让大家能够轻松理解，我们先从一个简单的定义入手：深度学习是一种模拟人脑工作方式的计算机技术。它的核心目标是处理大量复杂的数据和任务，这就是我们常说的“算法”的一种表现。人类的大脑包含数以亿计的神经元，它们通过复杂的网络相互传递和处理信息。而深度学习的神经网络也是基于类似的原理构建的。它由大量的“节点”组成，这些节点相互连接，类似于人脑神经元的工作方式，通过层层计算，模拟出人类的思维和学习过程。
深度学习的实际应用
如今，深度学习的应用已经渗透到我们生活的方方面面。为了让大家更直观地理解，我列举了两个典型的例子：
- 卷积神经网络（CNN）：这种神经网络模型主要应用于图像识别领域。当前的自动驾驶技术就是一个典型例子，自动驾驶汽车依赖 CNN 来识别路标、行人、车辆等图像信息，从而做出驾驶决策。