本节将阐述深度残差网络的发展历程；从数学原理出发，残差网络是如何克服梯度爆炸和梯度消失的，并与深度学习的思想进行融合，形成深度残差网络，阐述深度残差网络相较于传统神经网络的优势。将这句话改写得更加通顺

好的，你的问题是：能不能用更通俗易懂的语言来讲解深度残差网络的发展历程、如何克服梯度问题以及与传统神经网络的区别？

深度残差网络是一种经过多年发展的深度学习模型，它的提出解决了传统神经网络在训练深层神经网络时出现的问题。深度残差网络通过引入残差连接，使得网络在学习过程中保留之前层的信息，更容易地学习到复杂的特征。这一创新性的设计使得深度残差网络在训练深层神经网络时更加稳定，可以提高模型的精度和泛化能力。

深度残差网络的发展历程可以追溯到2015年，由何凯明等人提出的ResNet模型是第一个引入残差连接的深度残差网络模型。此后，深度残差网络得到了广泛的应用和研究，并在各种计算机视觉任务中取得了不俗的成绩。相较于传统神经网络，深度残差网络的优势在于可以更好地处理深层次的特征，提高了模型的性能和可靠性。而且，深度残差网络还能够更加有效地避免梯度消失和梯度爆炸问题，使得模型训练更加高效和稳定。