深度学习的发展历程可以追溯到上世纪80年代，当时科学家们开始探索神经网络的潜力。但是在当时，由于计算资源和数据的限制，深度学习的理论与实践进展缓慢。直到2006年，Geoffrey Hinton等人提出的深度置信网络（Deep Belief Networks, DBN）的出现，为深度学习的发展带来了新的契机。
随着计算机计算能力的提升和大数据时代的到来，深度学习技术逐渐走进人们的视野，成为目前人工智能研究的重要分支。下面将详细介绍深度学习的发展历程。
神经网络作为一个模拟人脑进行信息处理的数学模型，可以追溯到上世纪40年代和50年代。当时的科学家对神经元等基本单元进行建模，并设计了一些最简单的神经网络结构。此时神经网络主要被用于解决一些传统的分类、回归等问题。
Multilayer Perceptron (MLP)神经网络是一种最基本的深度网络结构，其最早可以追溯到上世纪60年代。MLP通过多层神经元构成一个深度的网络结构来学习非线性模式。在当时，由于数据和计算资源的限制，MLP神经网络并没有得到广泛应用。
1986年，Rumelhart等人提出了反向传播算法（Back Propagation, BP），该算法通过梯度下降法来更新网络的权值，从而使神经网络能够更好地逼近目标函数。反向传播算法的提出极大地促进了神经网络的发展。
2006年，Geoffrey Hinton等人提出了深度置信网络（DBN）。DBN是一种无监督的深度神经网络结构，其由多个受限玻尔兹曼机(RBM)组成，可以用于自编码和特征学习。DBN的提出为深度学习的发展带来了新的契机。
2012年，Alex Krizhevsky等人在ImageNet比赛中使用深度卷积网络（CNN）取得了好成绩，CNN被广泛关注。CNN通过共享权值和局部连接的方式，有效减少了网络参数，从而使得深度网络的训练成为可能。
2013年，Google DeepMind设计的深度强化学习算法DQN在Atari游戏上战胜了人类，标志着深度强化学习进入了新阶段。深度强化学习通过结合神经网络和强化学习，可以在复杂环境下进行决策和控制。
2014年，Ian Goodfellow等人提出了生成对抗网络（GAN），该模型能够学习到数据的分布并生成出具有相似特征的新数据。GAN的提出受到广泛关注，成为图像生成、风格转换等领域的研究热点。
2017年，Google提出Transformer模型，通过引入自注意力机制，解决了传统序列模型的一些问题。Transformer模型相对于传统的RNN结构更加有效地处理了较长序列输入，成为自然语言处理领域的重要突破。
总的来说，深度学习的发展历程是一个不断充实和创新的过程，随着算法和技术的不断深入，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。