过去十年中，深度学习领域经历了许多重要的算法创新和突破。以下是一些关键的深度学习算法，按照时间顺序排列：
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AlexNet (2012)：这是一个重要的卷积神经网络（CNN），在2012年的ImageNet竞赛中取得了突破性的成绩。它的成功标志着深度学习在视觉任务中的潜力。
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VGG (2014)：牛津大学的视觉几何组（VGG）提出了VGG网络，它通过使用很小的卷积核（3x3）和更深的网络结构，进一步提高了图像识别的精度。
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GoogleNet (Inception) (2014)：GoogleNet引入了一种名为Inception的复杂网络结构，使用不同尺寸的卷积核在同一层内并行处理，增加了网络的宽度和深度，提高了效率和准确性。
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Generative Adversarial Networks (GANs) (2014)：Ian Goodfellow等人提出的生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗过程生成新数据样本的方法，特别是在图像生成领域显示出巨大潜力。
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ResNet (2015)：微软研究院提出的残差网络（ResNet）通过引入“残差连接”解决了更深网络训练中的退化问题，允许训练非常深的网络结构，极大地推动了深度学习的发展。
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图神经网络 (GCN) (2016)：图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）由Thomas Kipf和Max Welling在2016年提出，用于处理图结构数据。GCN通过将卷积神经网络的概念推广到图数据上，有效处理了节点分类和图分类问题。
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Transformer (2017)：Transformer模型改变了自然语言处理（NLP）的领域，它基于自注意力机制，有效处理了序列数据，并为后续模型如BERT、GPT系列提供了基础架构。
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元学习 MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) (2017)：Chelsea Finn、Pieter Abbeel 和 Sergey Levine在2017年提出了模型无关的元学习方法（MAML）。MAML的目标是设计一个模型，它可以通过少量的优化步骤迅速适应新任务，这种方法在多任务学习和少样本学习场景中尤其有效。
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BERT (2018)：Google的BERT（双向编码器表示从Transformer）模型通过在大量文本上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，显著提高了NLP任务的性能。
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GPT-3 (2020)：OpenAI的GPT-3是一个自回归语言模型，使用了1750亿个参数，展示了大规模参数模型在多种语言任务上的有效性，无需任务特定的训练。