本文概述了深度学习的发展历程，从第一代神经网络到现代的深度学习（DL）技术，包括感知器、多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等的重要里程碑。深度学习的崛起经历了两次低谷，但通过ReLU激活函数、预训练与微调等技术解决了梯度消失问题，推动了DL的快速发展。AlexNet的出现进一步证明了CNN在图像识别中的强大能力，引领了深度学习的爆发期。
本次深度学习系列主要从以下几个方面记录，主要为CNN相关
另外最后会专留一章讲述CNN与计算机视觉中的目标检测的发展。
∙发展历史
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