圖譜：人工智慧深度學習人物關係
哪些行業的人發展了神經網路？
在神經網路發展史上， 生物學的， 心理學的，神經科學的， 計算機的， 電子電路的， 物理的， 數學的， 邏輯的， 你方唱罷我登場， 一路不通換一路， 終於發展到今天。
搞控制、計算機的人架了骨：
搞控制的人搞了， MP神經元模型骨子裡就是一個支架， 不會自我學習。 但是後來發展成立神經元。
搞計算機的人搞了Content-Addressable Memories， 也是一個骨架， 沒有太多自我學習。 但是後來發展出了霍普菲爾德網路。
搞心理學，生物學，神經科學， 腦科學的人造了血：
赫布從行為學發展了Hebb Learning Rule，也啟發了Delta Learning Rule， 為感知機和ADALINE的誕生， 賦予了學習機制： 學習目標和手段。
威澤爾和胡貝爾研究的視覺神經，讓cross-correlation和腦相關性研究， 能量函數， 有了學習的目標。
搞數學的人賦予了髓 和 搞認知的人賦予了神：
李雅普諾夫的收斂性證明， 塔克的KKT條件，芬切爾的凸優化理論， 從此有架構（骨），有目標（血）， 有演算法（髓）。 再加上搞認知的人賦予了新的分散式表達和網路的神！開啟了從人工智慧到深度學習的大爆發
哪些牛人在早期神經網路的應用：圖像識別（人臉，手寫體），語音識別，文本分析？
福島邦彥使用了Neocognitron做手寫體識別。
科荷倫使用了Self-Organising Map做人臉識別。
Schmidhuber使用了RNN做語言識別。
本吉奧使用了NNLM做機器翻譯。
所有這些細節，都可以從下面這個超級龐大的關係圖譜中找到！
從上面這個更大的錯綜複雜的網路裡面， 你也可以挖掘出來新的內容， 希望你也能進行按你的知識去理解一下， 哪些是你喜歡的部分， 哪些還有缺失的部分， 哪些可以反饋改進。
火眼財經轉自： AI2ML人工智慧to機器學習
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