深度学习（Deep Learning）

？ 概念页：基于多层神经网络的机器学习子领域，是当代 AI 的基石。本页为 stub，待以经典论文脉络扩写。

核心定义

深度学习是机器学习的一个子领域，使用多层（“深层”）神经网络从数据中学习分层表示。它是当代大模型、计算机视觉、语音识别等突破的共同基石。关键技术包括反向传播、卷积/循环/注意力架构、以及大规模 GPU 训练。

历史脉络

• 经典论文演义可见 张小珺 36 篇经典论文演义——该访谈梳理了 AI 发展史上的关键论文，深度学习占据其中多条主线。
• 关键人物：Hinton / LeCun / Bengio（2018 图灵奖），何恺明（ResNet）等。

与本库相邻概念

• Transformer — 深度学习的主流架构
• Yann-LeCun · Andrej-Karpathy

？ 建议补强：本库已有大量深度学习相关 source（ResNet、Transformer、Scaling Law 等），可逐步聚合到此页与 Transformer。