科技公司网站制作公司,手机上怎么做网站创业,ERP开发 网站开发,网站的建设公司简介第一章 深度学习的技术演进与核心架构
1.1 从浅层网络到深度学习的范式转变
深度学习的核心在于通过多层次非线性变换自动提取数据特征，其发展历程可划分为三个阶段：符号主义时代的规则驱动（1950s-1980s）、连接主义时代的浅层网络（1990s-2000s）以及深度学习时代的端到端…第一章 深度学习的技术演进与核心架构
1.1 从浅层网络到深度学习的范式转变
深度学习的核心在于通过多层次非线性变换自动提取数据特征，其发展历程可划分为三个阶段：符号主义时代的规则驱动（1950s-1980s）、连接主义时代的浅层网络（1990s-2000s）以及深度学习时代的端到端学习（2012年至今）。以ImageNet竞赛为例，AlexNet在2012年将Top-5错误率从26%降至15%，标志着数据驱动范式的全面崛起。
关键技术对比（表格）：
维度传统机器学习深度学习特征工程人工设计特征自动特征提取模型复杂度线性/浅层非线性深层非线性组合数据依赖性低（小样本可工作）高（需大规模标注）1.2 主流架构的创新与优化
卷积神经网络（CNN）：Re
