人工智能技术演进下的深度学习优化研究
2025-07-01
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其核心支柱之一,正在经历前所未有的变革与优化。从最初的神经网络模型到如今复杂多样的深度架构,深度学习已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音合成等多个领域,并持续推动着科技和社会的进步。在早期阶段,深度学习主要依赖于传统的反向传播算法和梯度下降方法来训练神经网络。然而,随着网络结构的加深和数据规模的扩大,传统方法逐渐暴露出收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。