一文说尽深度学习发展历程

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深度学习模型的发展历程是令人震撼的一部波澜壮阔的史诗，其发展历程可以划分为5个重要的阶段，每个阶段都伴随着理论上的突破和技术上的革新，逐步揭开了人工智能世界的神秘面纱。

启蒙时期与早期模型

• M-P模型：在20世纪40年代，心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts提出了M-P模型。这是最早的神经网络模型，基于生物神经元的结构和功能进行建模。M-P模型通过逻辑运算模拟了神经元的激活过程，为后续的神经网络研究奠定了基础。

• Hebb学习规则：1949年，心理学家Donald Hebb提出了Hebb学习规则，该规则描述了神经元之间连接强度（即权重）的变化规律。Hebb认为，神经元之间的连接强度会随着它们之间的活动同步性而增强，这一规则为后续的神经网络学习算法提供了重要的启示。