深度学习作为人工智能的核心领域，其发展历程可分为以下几个阶段：
1940s-1980s：神经网络的萌芽
早期研究者尝试模拟人脑神经元工作原理，奠定了深度学习的理论基础。1990s-2010s：深度学习的沉寂与突破
由于计算能力限制和数据不足，研究进展缓慢，但关键算法如反向传播被提出。2010s至今：深度学习的爆发式增长
随着GPU算力提升和大数据普及，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得突破。
从感知机到GPT，深度学习的演进始终与计算技术革新同步。如需了解具体技术细节，可点击上方链接深入探索。