深度学习作为人工智能领域的重要分支，其发展历程可划分为以下几个关键阶段：
早期探索（1940s-1980s）
- 1943年：麦卡洛克与皮茨提出人工神经元模型，为神经网络奠定理论基础🧠
- 1958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过程📚
- 1980年代：反向传播算法的提出使多层网络训练成为可能，但受限于计算资源未能广泛应用💻
突破性进展（1990s-2010s）
- 1998年：Yann LeCun团队开发LeNet-5，成为首个成功应用于手写数字识别的深度卷积网络🖼️
- 2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破，标志着深度学习时代的真正到来🏆
- 2015年：ResNet提出残差结构，解决深度网络训练中的梯度消失问题🧮
现代发展（2020s至今）
- Transformer模型（2017）：通过自注意力机制革新自然语言处理领域🌐
- 大模型时代：如GPT、BERT等预训练模型推动AI能力边界持续扩展🚀
- 多模态融合：结合文本、图像、语音等多类型数据，实现更全面的智能理解🎥
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