浅说深度学习(2)：简史

History 深度学习简史 第一个貌似深度学习的、具有多层非线性特征的算法可以追溯到1965年，Ivakhnenko和Lapa 用多项式激励函数组了个模型（图1），不宽但还挺深，结合统计方法做分析。在每一层里都用统计方法选择出最好的特征，并前馈给下一层。他们并没有使用反向传播来端到端地训练网络，而是逐层使用最小二乘法单独拟合。 图1：已知的第一个深层网络架构，由Alexey Grigorevic

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