本文综述了深度学习与大模型的过去、现在、未来，探究其在各个领域的技术进展和应用现状。首先介绍深度学习的基本原理和发展历程，分析概述深度学习基本模型，重点探讨深度神经网络的结构、训练方法以及优化技术，对前馈神经网络、反馈神经网络以及双向神经网络的代表性深度神经网络模型进行分析，解释其原理以及特性。随后，介绍现今涌现和流行的大模型，阐述了大型模型的特点和优势，包括参数数量的增加、模型规模的扩展以及计算

一文概览神经网络优化算法优化算法是一类数学方法和技术，用于寻找在给定约束条件下使目标函数取得最优值的参数或变量。在机器学习、数据挖掘、工程优化等领域中，优化算法被广泛应用于解决各种问题。优化算法的目标通常是最小化或最大化一个被称为目标函数或者代价函数的数学表达式。这个函数通常描述了一个系统的性能或者误差，例如机器学习中的损失函数或者工程中的成本函数。优化算法通过不断地调整参数或变量的取值，使得目标