深度学习的发展
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1.研究背景和理论基础
1958年，Rosenblatt首次引入了感知机模型（ANN）。至1986年，Hinton提出了具备多隐层结构的深层神经网络（MNN）。进入2006年，Hinton进一步提出了深度置信网络（DBN），该模型逐渐发展为深度学习领域的重要架构。随后，Bengio通过实验成功证实了该算法在运行效率方面的优越性。
2.深度学习的3类模型
2.1 生成深层模型
以DBN作为典型代表进行详细阐述。DBN模型属于一种结构复杂的混合型网络，其构建基础是由多个RBN单元依次连接并堆叠形成的。在训练过程中，首先对每一层的RBN进行单独训练，随后再借助传统学习算法对整体模型进行参数微调。
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