[color=]课程方针：
: d, k* ^+ X( V u' p/ N' C1 ]% h, g0 ^
野生神经收集概念梳理与实例讲授
[color=]顺应人群：
3 ]" a" D4 Q8 h$ p. W4 z$ P* M/ w
野生智能开辟爱好者
[color=]课程简介：
: f; c) {# F F* B- M
这段时候花了很多精神在领会野生神经收集（ANN），对其设想思惟和根基算法有了一定的领会，把相关常识整理以下，一方面梳理思绪，增强了解，另一方面也希望对想领会ANN的人有点帮助。
首先，我们领会以下野生神经收集的成长历史。9 X! U% t1 s* p* `& U1 A1 H+ Y
1943年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch和逻辑学家Walter Pitts基于数学和阈值逻辑算法缔造了一种神经收集计较模子；6 H+ f9 }- C5 U/ Q
1957年，心理学家Frank Rosenblatt缔造了形式识别算法感知机，用简单的加减算法实现了两层的计较机进修收集；+ v# @% c- ]5 n0 M1 g) b3 f
1974年，Paul Werbos在博士论文中提出了用误差反向传导来练习野生神经收集有用处理了异或回路题目，使得练习多层神经收集称为能够；/ {4 s) T1 N3 c
1985年，Rumelhart和McClelland提出了BP收集误差反向传布进修算法； b" Y- y+ ~9 M) g/ u" Y: Y8 r
1998年，以Yann Lecun为首的研讨职员实现了一个七层的卷积神经收集LeNet-5识别手写数字；5 B8 L" S- x2 a" _+ _
2006年，以Geoffrey Hinton为代表的加拿大高档研讨院从属机构的研讨职员起头将野生神经收集/联络主义重新包装为深度进修并停止推行；7 G5 V- c4 F3 G/ ]0 F# p
2009-2012年，瑞士野生智能尝试室IDSIA成长了递归神经收集和深前馈神经收集；9 {- }/ h" D+ n i# e& r% F
2012年，Geoffrey Hinton组的研讨职员在ImageNet2012上夺冠，他们的图像分类结果远远跨越了第二名，深度进修高潮由此起头一向延续到现在；9 x! A; s6 o2 C! O5 z* w
备注：ImageNet 是一个计较机视觉系统识别项目， 是今朝天下上图像识别最大的数据库。
由此可知，对神经收集的研讨是由来已久，50年月就有了感知机模子，是一种两层神经收集，90年月起头出现卷积神经收集，可是直到比来，随着互联网和大数据时代的到来，深度进修及神经收集的研讨和利用获得普遍的关注，越来越多的公司企业在投入这项奇迹。
我们正身处数据爆炸的时代漩涡。互联网公司天天的营业日志、系统日志都是PB级的。医院里的病例数据，天天的交通数据，运营商里的通讯数据，智妙手机用户的位置数据，甚至城市里无处不在的监控数据。
