深度学习架构的进展：当前趋势的综合评述

本综述深入探讨了深度学习架构的动态格局，探索推动该领域跃升新高度的最新进展。深度学习作为人工智能的基石，持续快速发展，本文旨在深入审视塑造该领域的当前趋势。综述涵盖了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的关键发展，重点介绍了复杂架构如ResNets和DenseNets。在自然语言处理（NLP）领域，研究探讨了先进循环神经网络（RNNs）如LSTMs和GRUs的变革性影响，以及注意力机制和Transformers的革命性作用。通过预训练模型如GPT和BERT展示的迁移学习，讨论了其在自然语言理解与生成中新基准的设定。文章还涉及自监督和无监督学习的进展，展示了对比学习和生成对抗网络（GANs）等技术，使模型能够从未标记数据中学习复杂模式。此外，综述强调了解释性和伦理考虑在深度学习架构中日益重要，突出正在进行的确保透明度和减少偏见的努力。随着该领域不断成熟，对近期突破的综合彰显了深度学习对人工智能的变革性影响，并为将塑造其未来轨迹的进一步创新奠定基础。