神经网络的叛离：32年前从心理学与生理学分离的瞬间

大数据文摘出品编译：Andy反向传播算法隶属于深度学习，它在解决模型优化问题的方面有着重要的地位。这一算法由被誉为深度学习之父的Geoffrey Hinton提出。1986年，他发表了名为Learning representations by back-propagating errors" (Rumelhart, Hinton & Williams, Nature, 1986) 的论文，到目前为止已有将近16000次的引用，可以说是一篇位于神经网络研究金字塔顶端的论文。但是，学界对这篇代表反向传播算法的论文却态度褒贬不一。反对的声音称，这是一篇有点无聊的论文，。本文作者，谷歌Business Insight团队的数据科学家，Takashi J OZAKI认为，1986年的那篇论文的意义，并不单单只是提出了反向传播，更是“神经网络从心理学和生理学分离，转向机器学习领域的一个重大转折。” 他将从这篇论 ………………………………