大大超越了其它基于传统机器学习技

 AlexNet ：KrizhevskySutskever和Hinton的AlexNet模型术的模型，引发了深度学习在计算机视觉领域的革命。 wordvec ：Mikolov等人的wordvec是一种利用神经网络为词生成密集向量表示的方法。 GoogLeNet and VGGNet ：Szegedy等人的GoogLeNet和Simonyan和Zisserman的VGGNet进一步提高了卷积神经网络在图像分类上的性能，并推动了卷积神经网络的设计进一步向深度发展。

 ResNet He等人

的ResNet通过引入跳跃连接，解决了深度神经网 黎巴嫩号码数据 络的梯度消失问题，使得网络的深度能够达到之前无法想象的程度。 自注意力和Transformer ：由Vaswani等人提出的Transformer模型引入了自注意力机制，这让神经网络可以在更大的范围内建立依赖关系，为处理序列数据提供了新的框架。

 显然我是用Chat

GPT 完成了这一节的内容。 人类的大脑可以自己 科威特电话号码列表 思考自己，虽然谜团难解； 神经网络也能回忆自己的历史，尽管它无法为那些为此进程添砖加瓦的人类而感动。‍‍‍‍‍‍‍‍ 四 Chris McCormick认为，神经网络是纯粹的数学。 从技术上讲，机器学习模型在很大程度上基于统计数据。它们估计所有选项的概率，即使所有选项的正确概率都极低，它们仍然只会选择概率最高的路径。