深度学习作为一种机器学习算法，是在计算机技术、人工智能领域异步发展的结果。自从20世纪60年代诞生起来，深度学习 （Deep Learning）经历了多年的发展、变化和进步，它的核心思想是实现神经网络的层级化信息表达和高层抽象能力。下面将从原始神经网络开始，逐步介绍深度学习的发展历程。
最早的神经网络追溯到1943年McCulloch和Pitts提出的仿生神经网络模型。然而，由于当时技术的限制和计算资源的不足，神经网络在很长一段时间内都没有得到广泛应用。到了20世纪60年代，Rosenblatt在“感知机”模型中提出了一些重要的概念和算法。但由于线性可分问题的限制和单层感知机无法处理非线性问题，神经网络研究陷入瓶颈期。
1986年，Hinton和Rumelhart等人发明了一种新型网络结构——多层前馈神经网络，也称为多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）。 MLP中引入了反向传播算法，能够有效地解决非线性分类问题。多层神经网络的出现使得神经网络的研究得以重新启动。
1998年，Lecun等人提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），并成功地将其应用于手写字符识别任务。CNN中的卷积和池化操作可以有效地提取输入数据的特征，缩小模型参数规模，提高模型的泛化能力和分类准确率。
1997年，Hochreiter和Schmidhuber首次提出了循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。RNN的主要特点是在网络中引入了循环结构，使得网络可以处理任意长度的序列数据，具有较强的时序建模能力。在自然语言处理、语音识别等领域，RNN得到广泛应用。
2006年，Hinton和Salakhutdinov等人提出了一种新型的深度学习模型——深度置信网络（Deep Belief Network，DBN）。DBN由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）堆叠而成，利用无监督学习逐层提取输入数据的高层特征。DBN的成功应用在语音识别、图像分类等领域，极大地推动了深度学习的发展。
2015年，Kaiming He等人提出了一种新型卷积神经网络——残差网络（Residual Network，ResNet）。该网络结构通过引入残差块，解决了当网络深度增加时，梯度消失和梯度爆炸的问题。ResNet在ImageNet图像分类比赛中一举夺冠，成为深度学习的重要里程碑之一。
2014年，Ian Goodfellow等人提出了一种新型生成模型——对抗生成网络（Generative Adversarial Network，GAN）。GAN中包括一个生成器和一个判别器，二者通过对抗学习使得生成器可以生成逼真的样本数据。GAN在图像生成、文本生成等领域有广泛的应用前景。
综上所述，深度学习作为一种强大的机器学习算法，历时几十年的研究引领了人工智能领域的前沿技术。未来，深度学习将不断探索更加先进的模型和算法，为各个领域的人工智能应用带来无限可能。