深度学习模型的发展历程，给出图片加以说明。

深度学习模型的发展历程可以分为几个关键阶段，每个阶段都有重要的模型和技术的突破。以下是深度学习模型发展的主要阶段及其代表性模型：

1. **早期阶段（1940s-1960s）**：
- 这一阶段的神经网络模型相对简单，主要基于感知器（Perceptron）。感知器是最早的神经网络模型之一，由Frank Rosenblatt在1957年提出。
- 感知器只能解决线性可分的问题，限制了其应用范围。

2. **沉寂期（1970s-1980s）**：
- 由于感知器的局限性以及计算资源的限制，神经网络研究进入了一个相对沉寂的时期。
- 这一时期，Minsky和Papert的著作《Perceptrons》指出了感知器的局限性，进一步抑制了神经网络的发展。

3. **复兴阶段（1980s-1990s）**：
- 反向传播算法（Backpropagation）的提出和普及，使得多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）得以训练。
- 1986年，Rumelhart、Hinton和Williams重新引入了反向传播算法，推动了神经网络的复兴。
- 这一时期，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的概念也开始萌芽。

4. **深度学习的崛起（2000s-2010s）**：
- 2006年，Geoffrey Hinton等人提出了深度信念网络（Deep Belief Network, DBN），标志着深度学习的正式崛起。
- 2012年，AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中取得突破性胜利，极大地推动了深度学习的发展。
- 这一时期，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）及其变种（如LSTM、GRU）也被广泛应用于序列数据处理。

5. **现代深度学习（2010s-至今）**：
- 各种先进的深度学习模型层出不穷，如ResNet、Transformer、BERT、GPT等。
- 深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成功。
- 自监督学习和强化学习的兴起，进一步拓展了深度学习的应用范围。