给我叙述深度学习算法的发展历程

深度学习算法的发展历程可以追溯到上世纪60年代的感知机模型，但由于其存在一些缺陷，导致其在发展过程中受到了限制。直到上世纪80年代，BP算法的提出，使得神经网络的发展进入了新的阶段。1998年，Yann LeCun提出了卷积神经网络（CNN）模型，使得神经网络在图像识别领域取得了令人瞩目的成果。

2006年，Geoffrey Hinton提出了深度置信网络（DBN）模型，为深度学习的发展打下了坚实的基础。2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky使用了深度学习模型在ImageNet大型视觉识别竞赛（ILSVRC）上取得了惊人的成果，这一事件引发了整个计算机视觉领域对深度学习的广泛关注。

近年来，随着计算机硬件的不断提升和深度学习算法的不断优化，深度学习模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。同时，深度学习算法也在不断演化和发展，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制（Attention）等算法相继提出，进一步推动了深度学习的发展。