深度学习模型：技术演进、热点突破与未来图景

第一章 深度学习模型的技术演进

1.1 从感知机到深度神经网络

• 里程碑突破：AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃，首次验证深度卷积网络（CNN）的潜力。其采用ReLU激活函数、Dropout正则化等创新，奠定现代深度学习基础架构。
• 梯度消失的破解：LSTM网络通过门控机制实现长时序依赖建模，为自然语言处理（NLP）开辟道路，后续双向LSTM、GRU等变体持续优化记忆能力。
• 计算范式革新：Transformer架构凭借自注意力机制，在机器翻译任务中超越RNN系模型，并衍生出BERT、GPT等预训练大模型，推动NLP进入“大模型时代”。

1.2 架构创新的技术图谱

• 卷积网络进阶：从VGG、ResNet到EfficientNet，模型深度与效率的平衡策略（残差连接、通道注意力等）不断提升视觉任务性能。
• 多模态融合突破：深度多任务条件玻尔兹曼机实现跨模态数据联合建模，支撑医疗影像-文本关联分析等场景；选择性LSTM网络在图文匹配中实现语义焦点动态捕捉。
• 轻量化革命：全卷积RNN将参数