【阶段四】Python深度学习01篇：深度学习基础知识：神经网络历史及优势、神经网络基础单元与梯度下降：正向传播和反向传播
| 阿里云国内75折 回扣 微信号：monov8 |
| 阿里云国际，腾讯云国际，低至75折。AWS 93折 免费开户实名账号 代冲值 优惠多多 微信号：monov8 飞机：@monov6 |
本篇的思维导图：
神经网络历史及优势
1958年，计算机科学家罗森布拉特（Rosenblatt）就提出了一种具有单层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”（perceptron）。感知器出现之后很受瞩目，大家对它的期望很高。然而好景不长—一段时间后，人们发现感知器的实用性很弱。
1969年，AI的创始人之一马文·明斯基（Marvin Minsky）指出简单神经网络只能运用于线性问题的求解。这之后神经网络就逐渐被遗忘了。
1985年，杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton，深度学习“三巨头”之一）和特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowsk
