2006年，多伦多大学教授杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）提出深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs），“深度学习”由此诞生。“深度学习”在无人驾驶汽车、语音识别、图像识别等方面对工业界产生了巨大影响。“深度学习”是具有很多层级的神经网络模型，现代神经网络模型的网络结构层数很深，动则几百万上千万参数量。这些神经网络模型在做特定任务之前，都需要经过“训练”，即根据标注好的特定训练数据去反复调整模型里的参数，最后所有参数调整到位，模型能匹配训练数据集的输入和输出。
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