深度学习：基础原理与实践

1. 深度学习概述

1.1 定义与发展历程

深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。深度学习模型能够自动从原始数据中提取复杂的特征，而不需要人为设计特征提取算法。

• 定义：深度学习可以定义为使用深层神经网络进行学习的过程，这些网络由多个非线性的变换组成，能够学习数据的多层次表示。
• 发展历程：深度学习的起源可以追溯到1943年Warren Sturgis McCulloch和Walter Pitts提出的人工神经网络模型。然而，直到2006年Geoffrey Hinton等人提出深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）和深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, CNNs），深度学习才开始取得显著的进展。此后，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成就。

1.2 应用领域

深度学习的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用领域：

• 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功，尤其是在使