关于深度学习发展历程的文献

关于深度学习发展历程的文献包括：
1. "深度学习的研究进展与发展"，作者：史加荣，马媛媛，出版于《计算机工程与应用》（2018年，第54卷，第10期）。
2. "深度学习发展历程全讲解"，作者不详，出版于某互联网技术博客（具体网址不详）。

这些文献详细介绍了深度学习的发展历程、基本概念、算法、特点以及最新研究成果等内容，对于深入了解深度学习的发展过程非常有帮助。

相关问题

基于深度学习的图像去雾文献综述前言

图像去雾是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它的研究目标是利用计算机算法将雾霾环境下拍摄的图像恢复成清晰的图像。随着人们对于视觉体验的不断提高，图像去雾技术在实际应用中也变得越来越重要。近年来，深度学习技术的快速发展，使得图像去雾的效果得到了极大的提升。

本文将综述近年来基于深度学习的图像去雾技术的发展和应用。文章首先介绍图像去雾的相关概念和发展历程，然后详细阐述了基于深度学习的图像去雾技术的原理和应用实例。最后，本文对基于深度学习的图像去雾技术进行了总结和展望，分析了该技术面临的挑战和未来的发展方向。

循环神经网络到lstm的发展历程，lstm自己的发展历程，给出参考文献

循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，它在每个时间步上接受输入，并且还会接收来自前一个时间步的隐藏状态作为输入。然而，传统的 RNN 有一个问题，就是在处理长序列时，梯度消失或梯度爆炸的问题会导致模型无法有效地学习长期依赖。

为了解决这个问题，1997年，Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了长短期记忆（LSTM）网络。LSTM 在 RNN 的基础上增加了三个门（输入门、输出门和遗忘门），这些门控制着信息的流动，使得 LSTM 能够更好地处理长期依赖。

随着深度学习的发展，LSTM 也在不断演进。一些改进的 LSTM 模型被提出，例如 Gated Recurrent Unit (GRU)、Recurrent Highway Networks (RHN) 等。这些模型在 LSTM 的基础上进一步增加了门或者引入了新的结构，可以更好地处理长序列数据。

参考文献：
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.
- Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014, June). Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. In Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (pp. 1724-1734).
- Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1412.3555.
- Zilly, J. G., Srivastava, R. K., Koutník, J., & Schmidhuber, J. (2016). Recurrent highway networks. arXiv preprint arXiv:1607.03474.