深度学习作为人工智能领域的重要分支，其发展历程可追溯至20世纪50年代。以下是关键里程碑与技术演进：
1. 起源：感知机与神经网络的萌芽
- 1957年：Frank Rosenblatt提出感知机，初步实现神经网络的二分类功能
- 1969年：Minsky & Papert指出感知机局限性，导致研究短暂停滞
- 1986年：Rumelhart等人提出反向传播算法，推动多层网络训练
2. 突破时刻：深度学习的复兴
- 2006年：Hinton团队提出深度信念网络，开启深度学习新时代
- 2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破，准确率提升至84.7%
- 2015年：ResNet提出残差连接，解决梯度消失问题
3. 现代发展：从理论到应用
- 2017年：Transformer模型颠覆传统CNN架构，开启自然语言处理新纪元
- 2020年：GPT-3等大模型展现强大的语言理解能力
- 2023年：多模态模型如CLIP实现图文联合理解
延伸学习 📚
深度学习技术的演进始终与计算能力提升紧密相关，GPU和分布式计算为现代模型训练提供了可能。