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大家可以看到,40 年代之后,有了人工神经元的模型后,开始建立了系统和网络,有了神经网络的概念。在过去大概 80 年的时间里,神经网络几起几落,这是一个基本的发展历史。最早由于 practice比较粗糙,效果并不是很好,当然理论上也发现了神经网络有它的局限性,让大家在70年代对神经网络的能力产生了一些质疑,导致在70 年代进入了一个寒冬。但是在 80、90 年代还是有不少人仍在坚持,比如Hinton、LeCun 等等,而且在设计越来越好的算法,去训练神经网络,包括 Backpropagation 等。到 2000 年,神经网络又进入第二个寒冬,原因主要是在做分类的问题上,出现了一个支持向量机的工作,由于它的数学理论比较严谨、算法比较高效,所以对神经网络也带来一些冲击。一直到2010年以后,神经网络随着数据以及算力的加持,它的性能得到逐渐的提高,才带来了这些年的蓬勃发展。


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