机器学习与深度学习发展史

机器学习与深度学习发展史系统回顾了人工智能技术的演进脉络，从早期的感知机模型、神经网络萌芽，到统计学习与支持向量机的崛起，再到深度神经网络推动的AI革命。20世纪80年代，BP算法奠定了神经网络训练基础；2006年深度学习概念重燃，Hinton等人提出的多层神经网络训练方法引领了新一轮浪潮。随后卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer架构不断突破，广泛应用于图像识别、自然语言处理和生成式AI。该发展史图清晰展示了算法创新、算力提升与数据驱动的相互促进过程，是理解人工智能演化逻辑的重要参考。