从2012年到现在深度学习领域标志成果

2006年，Hinton 发表了一篇论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》，提出了降维和逐层预训练方法，该方法可成功运用于训练多层神经网络，使深度网络的实用化成为可能。该论文也被视作深度学习领域的经典之作。 从原理来看，深度学习与神经网络紧密相关：神经网络由一层一层的神经元构成，层数越多，神经网络越深，而所谓“深度学习”就是模拟人类大脑

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