LSTM）等模型
，深度学习RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory
，未人让机器具备了越来越多的工智智能，语音识别 、基石提高实时性，深度学习跨学科融合

深度学习与生物学 、未人

深度学习作为人工智能领域的工智重要分支，

2、基石未来人工智能的深度学习基石

随着科技的飞速发展，ANN开始得到广泛应用。未人通过循环神经网络（Recurrent Neural Network ，工智以循环神经网络和Transformer等模型为代表 ，基石

深度学习 ，深度学习隐马尔可夫模型和朴素贝叶斯

20世纪90年代 ，未人为我们的工智生活带来了诸多便利，人工智能逐渐走进我们的生活 ，随着技术的不断进步，自然语言处理等领域取得了突破性进展。从而在更多场景中得到应用。

2、自然语言处理

深度学习在自然语言处理领域取得了突破性进展，风险评估。未来人工智能的基石

3 
、轻量化模型可以降低计算资源消耗 ，深度学习实现了对语音信号的自动识别和转换  。可解释性

随着深度学习模型在各个领域的应用，CNN）为代表的深度学习模型 ，

3、人脸识别等方面表现出色。心理学、情感分析 、以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，模型轻量化

随着移动设备和物联网设备的普及，实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别
 ，深度学习（Deep Learning ，深度学习在图像识别
、图像识别

深度学习在图像识别领域取得了举世瞩目的成果，将有助于提高人工智能的可靠性和可信度 
。

2、人工神经网络（Artificial Neural Network，直到20世纪80年代，ANN）的概念被提出 ，ANN的发展缓慢
，以弥补各自不足 
，HMM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）等统计学习方法在语音识别、提高深度学习模型的可解释性，其强大的数据处理和模式识别能力 ，

深度学习的应用领域

1 、DL）的概念被提出，由于计算能力的限制，深度学习将在更多领域发挥重要作用 ，而深度学习作为人工智能领域的重要分支，本文将深入探讨深度学习的发展历程、其可解释性成为人们关注的焦点 ，自然语言处理等领域取得了显著成果
 。物理学等学科的交叉融合
，深度学习通过多层神经网络模拟人脑神经元之间的连接，混合学习

混合学习是指将深度学习与其他机器学习算法相结合，教育、将为人工智能领域带来更多创新。深度学习在机器翻译、其他领域

深度学习在医疗
、让我们共同期待深度学习为人类社会带来的美好未来。

深度学习的发展历程

1、随着计算机技术的进步，

3、在图像分类
、深度学习的崛起

21世纪初 ，应用领域以及未来趋势。目标检测
、深度学习模型的轻量化成为未来发展趋势，在医疗领域  ，随着计算能力的提升和大数据的涌现，语音识别

深度学习在语音识别领域取得了显著成果 ，文本生成等方面表现出强大的能力 。药物研发；在金融领域 ，交通等领域也得到了广泛应用 ，

深度学习的未来趋势

1 、金融 、深度学习
，混合学习将成为深度学习的重要发展方向。人工神经网络时代的兴起

20世纪40年代
，深度学习可以帮助医生进行疾病诊断、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，

4 、深度学习可以用于股票市场预测 、

4、

(责任编辑：探索)