解锁式学习
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机器学习---深度学习
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课程介绍

深度学习框架,尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2],而人工神经网络的历史更为久远。1989年,燕乐存(Yann LeCun)等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络,这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行,但计算代价非常巨大,神经网路的训练时间达到了3天,因而无法投入实际使用[4]。许多因素导致了这一缓慢的训练过程,其中一种是由于尔根·施密德胡伯(Jürgen Schmidhuber)的学生赛普·霍克赖特(Sepp Hochreiter)于1991年提出的梯度消失问题[5][6]。与此同时,神经网络也受到了其他更加简单模型的挑战,支持向量机等模型在20世纪90年代到21世纪初成为更加流行的机器学习算法。

 

授课教师

高级算法工程师

课程特色

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