? ? ? 2006-2024年，深度學習發展經歷眾多的里程碑事件，一次次地刺激著人們的神經，帶來巨大的興奮。電影還在繼續，好戲在后面，期待……

2006年

• 深度信念網絡（DBNs）：Geoffrey Hinton與他的學生在《Science》雜志上發表文章介紹深度信念網絡（Deep Belief Networks, DBNs），該方法利用無監督預訓練來解決深層神經網絡訓練中的梯度消失問題，有效地訓練深層次模型。

2009年

• 受限玻爾茲曼機（RBMs）：Hinton等人對受限玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）的研究進一步推動了深度學習的發展，這些模型成為構建深度學習架構的基石之一。

2012年

• AlexNet：由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton共同設計的AlexNet在ImageNet大規模視覺識別挑戰賽中取得了巨大成功，其性能遠超之前所有算法，證明了深度卷積神經網絡在圖像分類任務上的強大能力。

2013年

• Dropout：Hinton和他的團隊提出dropout技術，這是一種防止過擬合的有效正則化手段，在各種深度學習模型中得到廣泛應用。

2014年

• GoogLeNet：Google團隊提出了Inception架構，并在ILSVRC競賽中奪冠，通過多尺度特征融合顯著提升了圖像識別精度。
• 遞歸神經網絡（RNNs）：長短期記憶網絡（LSTM）和其他遞歸神經網絡結構在處理序列數據如語音識別和自然語言處理領域取得了重要進展。

2015年

• 循環神經網絡（RNNs）的進步：隨著GPU計算能力的提升，基于RNN的模型如雙向長短期記憶網絡（Bi-LSTMs）等在文本生成、機器翻譯等領域獲得更廣泛的應用。
• Generative Adversarial Networks (GANs)：Ian Goodfellow等人首次提出了生成對抗網絡的概念，這是生成式建模的一種革命性方法，為圖像生成和強化學習帶來了全新思路。

2016年

• WaveNet：DeepMind提出的WaveNet模型在音頻合成領域取得重大突破，實現了高質量的語音合成。
• AlphaGo：DeepMind開發的AlphaGo擊敗了圍棋世界冠軍李世石，展示了深度學習結合強化學習在復雜策略游戲中的威力。

這一時期標志著深度學習從理論研究到實際應用的成功過渡，許多創新性的深度學習模型和算法不僅在學術界引發熱潮，也在工業界催生了一系列人工智能產品和服務的革新。

2017年：

• AlphaGo Zero：DeepMind發布AlphaGo Zero，這是一個強化學習和深度學習結合的圍棋程序，它無需任何人類知識輸入，僅通過自我對弈的方式就達到了超人的棋藝水平，這是無監督強化學習的重要里程碑。

• Transformer模型：Google在論文《Attention is All You Need》中提出了Transformer架構，該架構摒棄了傳統的循環神經網絡（RNN）用于序列建模，轉而采用自注意力機制，極大地提升了自然語言處理任務如機器翻譯的性能。

2018年：

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：Google推出預訓練模型BERT，首次實現了大規模雙向Transformer結構的預訓練，并在多種NLP下游任務上取得了當時最先進的效果，開啟了NLP領域的預訓練模型時代。

2019年：

• GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3)：OpenAI發布了GPT-3模型，它是當時參數量最大的預訓練語言模型之一，展現出強大的文本生成和理解能力，進一步推動了大模型在NLP領域的應用。

2020年-2021年：

• Vision Transformer (ViT)：谷歌提出視覺Transformer模型，成功將Transformer應用于計算機視覺任務中，打破了卷積神經網絡在圖像識別領域的主導地位。

• YOLOv4：實時目標檢測算法YOLO系列的一個重要版本發布，證明了深度學習在實時圖像分析中的高效性和準確性。

• GANs發展：生成對抗網絡（GANs）及其變體在圖像生成、視頻生成等任務上的表現不斷提升，包括BigGAN、StyleGAN2等。

2022年

• ChatGPT：雖然ChatGPT是在2022年末推出的，但其影響力一直延續到2024年甚至更遠，成為人機交互和對話系統的重大突破，預示著未來智能助手和AI客服的新標準。?
• DALL·E, CLIP, Codex：OpenAI繼續推出了多項基于Transformer的大規模模型，例如能夠根據文字描述生成圖像的DALL·E，跨模態模型CLIP，以及代碼生成模型Codex，這些都在各自的領域內引發了轟動。

2024年

• Sora：2024年2月16日，OpenAI全新發布的Sora，一個能夠將文本轉化為視頻的先進工具。這一消息迅速在全球范圍內引發了震動，人們在社交媒體上用各種語言表達著他們的震驚：現實界限似乎被突破了。

? ? ? ?這一時期還見證了深度學習技術在醫療診斷、自動駕駛、金融風控、虛擬現實等多個領域的廣泛應用，并且隨著算力提升和數據增長，深度學習模型的規模不斷擴大，促使研究者探索更多的優化方法和技術。