深度学习发展综述
深度学习是领域中最受和研究的分支之一。自 2006 年深度学习概念
正式提出以来,历经 10 多年的发展,深度学习已经取得了诸多令人
瞩目的成就。本文将对深度学习的发展历程进行综述,并探讨未来的
发展趋势和挑战。
深度学习的概念和起源可以追溯到 1943 年,当时心理学家 Warren
McCulloch 和数学家 Walter Pitts 提出了神经网络的概念。然而,深
度学习的真正发展始于 2006 年,当时加拿大人 Geoffrey Hinton 和
他的学生在《科学》杂志上发表了一篇名为“A Fast Learning
Algorithm for Deep Belief Nets”的文章,标志着深度学习的正式
诞生。
深度学习的发展阶段和挑战可以大致分为以下几个阶段:
1、起步阶段(2006-2011 年):这一阶段主要是对深度学习的基本
理论进行研究,提出了深度神经网络、卷积神经网络等基本模型。然
而,这一阶段的深度学习模型还存在诸多缺陷,如容易陷入局部最优、
计算量大等。
2、突破阶段(2012-2015 年):这一阶段主要是通过对深度神经网
络结构的研究和改进,提高了深度学习模型的性能。例如,2012 年,
Alex Krizhevsky 等人提出了 AlexNet 模型,在 ImageNet 图像分类竞