从猫眼实验到GPT大模型

介绍了深度神经网络的发展历程、核心架构及其在图像识别领域的应用。内容将人工智能的演进划分为浅层学习与深度学习两个时代，并重点回顾了从感知机到卷积神经网络（CNN）的技术突破。文中详尽解析了 LeNet-5 等经典模型，阐述了卷积层、池化层及全连接层等关键结构的作用原理。此外，资料还强调了 ImageNet 数据库、GPU 算力提升以及反向传播算法对现代人工智能复兴的深远影响。通过对 AlexNet 和 GPT 等里程碑式成果的梳理，揭示了深度学习如何从学术理论走向工业界大规模应用。

AIGC，仅供参考。