早期探索（1940s-1960s）
💡 1943年：麦卡洛克与皮茨提出人工神经元模型，为深度学习奠定理论基础
🚀 1957年：弗兰克·罗森布拉特发明感知机，首次尝试用机器模拟人类学习
🚨 1969年：明斯基与帕普特指出感知机局限性，深度学习研究进入低谷
深度学习复兴（1980s-2000s）
💡 1986年：Rumelhart等人提出反向传播算法，突破多层网络训练难题
🚀 1998年：LeCun团队开发LeNet-5，开启卷积神经网络（CNN）应用时代
🚨 2006年：Hinton提出深度信念网络，推动深度学习进入新高潮
现代发展（2010s至今）
💡 2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破，CNN性能飞跃
🚀 2015年：ResNet提出残差连接，解决深度网络退化问题
🚨 2020年：Transformer模型崛起，推动自然语言处理与视觉任务革新
扩展阅读
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