本文作者：南开大学教授中科院客座研究员超深度学习，隐形码发明者：顾泽苍
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最近“南开大学的顾泽苍教授”提出“超深度学习”的理论：是“真颠覆”？还是“伪颠覆”？
下面是顾教授的原文：
对于这样显赫的题目大家首先要问是谁提出来的？这里主要涵盖需要通过该理论提出者的资历判断提出内容的真实性。遗憾的是提出者不是出身显赫的来自IBM，Google等等，这里只能提供笔者的研究经历供读者参考。
大约在90年代初期，当时由美国学界提出的导入“熵”的理论解决最佳化组合问题，这一理论一时也被世界瞩目，但是这个算法同目前深度学习相仿计算复杂度极高，即使一个最简单的电路的计算，要花费若干天，面对被世界推崇的理论笔者大胆的提出了“模糊事象概率”理论，通过用模糊概率的测度判断组合结果的价值，获得了快速进行大规模集成电路的最短配线长，最小面积以及电气特性的优化的多目的组合最佳化的解。其实当今的深度学习中的“训练”就是数学上的最佳化组合问题。
90年代后期发明了“概率尺度自组织”的机器学习理论，并通过声音识别，手写文字识别，图像识别等大量的应用，证明了机器学习理论的特殊的应用效果，在后面的会专题介绍。
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