引言
深度学习模型可以自动从数据中学习复杂的特征表示，并用于解决各种机器学习任务。深度学习与其他机器学习方法相比，在处理高维数据和非线性模型等方面具有优势。因此，深度学习已经成为人工智能领域的一个重要研究方向，并在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域取得了巨大的进展。
深度学习领域历史上曾涌现出许多革命性和开创性的工作，这些工作都对深度学习乃至整个人工智能领域的发展均产生了重大影响。现如今，我们已然迈入了2022年的倒计时，这意味着距离AlexNet面世已经过去了10年。CVHub将带领AIer重新回顾人工智能大爆发时代的这十年黄金时期，学习这些代表性的工作，温故而知新，希望身为后浪的我们能够站在巨人的肩膀上走的更远。
作为深度学习领域的祖师爷，1986年，Hinton等人提出了著名的反向传播算法，该算法通过反向传播来计算损失函数对模型参数的梯度，并用梯度下降等优化算法来更新模型参数，从而得以训练多层神经网络。反向传播算法随后便在深度学习领域中被广泛应用，为深度学习的训练方法奠定了基础，属于开创性的里程碑。
随后，Yann LeCun等人基于卷积神经网络的思想，于1989年提出了一种深度学习网络——LeNet。该网络具备较强的模型表达能力和鲁棒性，可用于手写数字识别，在当时取得了极高的准确率，为视觉任务提供了一种有效的解决方案。LeNet的提出也为深度学习的发展做出了重要贡献。
受技术和硬件的限制，自 LeNet 提出后，深度学习领域并没取得突破性的进展。一方面，这是因为当时的模型需要大量的计算资源来训练，而当时的计算机硬件还无法满足这种需求，不像现在动不动就人均 8 块 V100，更别说 Google、Facebook等巨型公司一言不合直接就给你上集群来个分布式按摩一条龙服务套餐。此外，对于当时的深度学习模型而言，其训练过程比较复杂，需要解决许多技术问题，例如大家常见的梯度消失和梯度爆炸等。这些技术均严重阻碍了深度学习的发展。
下面，让我们正式开始进入属于深度学习的十年黄金时期。
LeNet、AlexNet、VGG、InceptionNet、ResNet
GoogLeNet：一种深度卷积神经网络，在2014年ImageNet比赛中获得冠军。
MobileNet：一种轻量级的卷积神经网络，在移动设备上有很好的表现。
YOLO：一种实时目标检测算法，具有快速和准确性。
R-CNN系列：包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，都是用于目标检测的CNN网络。
DenseNet：一种具有密集连接的卷积神经网络，能够有效地降低模型的参数数量。
SqueezeNet：一种超轻量级的卷积神经网络，能够在移动设备上运行。
PReLU：一种非线性激活函数，能够提高模型的表达能力。
U-Net：一种用于图像分割的卷积神经网络，具有良好的精度和效率。
Mask R-CNN：一种用于目标检测和实例分割的卷积神经网络，能够同时预测目标的类别和边界框以及实例的分割掩码。
EfficientNet：一种提升模型精度的方法，通过深度和宽度的组合来找到网络的最优结构。
Transformer：一种用于自然语言处理的网络，能够通过注意力机制来学习文本中语义信息。
CapsNet：一种用于图像分类的网络，通过胶囊网络来学习图像的空间结构信息。
GAN：一种生成模型，能够通过生成对抗的方式来生成真实的图像。
LSTM：一种用于处理序列数据的网络，能够通过长短期记忆结构来学习数据的时序信息。
BERT：一种用于自然语言处理的网络，能够通过双向预训练的方式来学习文本的语义信息。
WaveNet：一种用于文本到语音转换的网络，能够通过卷积神经网络来学习语音的时域和频域特征。
DQN：一种用于强化学习的网络，能够通过深度神经网络来学习策略和价值函数。
AlphaGo：一种用于围棋的强化学习算法，能够通过卷积神经网络和蒙特卡洛树搜索来打败世界冠军。
WGAN：一种用于生成模型的训练算法，能够通过连续的约束来提高生成模型的效果。
BatchNorm：一种用于解决深度学习网络训练困难的技术，能够通过归一化和动量来稳定网络的训练。
未完，待续。。。
