请详细介绍一下深度学习的兴起与发展在过程中请结合具体的神经网络模型来讲解。

深度学习的兴起与发展始于上世纪80年代和90年代，当时的神经网络模型只有几层，计算能力受限，无法处理大规模的数据和复杂的任务。但随着计算机硬件和算法的不断进步，特别是GPU的应用，深度学习逐渐成为了人工智能领域的一个重要分支。

深度学习的核心思想是通过多层神经网络来实现特征的自动提取和分类。其中，最早的深度神经网络模型是深度信念网络（Deep Belief Network，DBN），它在2006年由Hinton等人提出。DBN由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）组成，每个RBM只能学习到一层特征，但是多个RBM可以叠加起来，形成多层结构，实现对更高级别的特征的学习。

另一个重要的深度神经网络模型是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它在计算机视觉任务中表现出了很好的性能。CNN的核心是卷积层和池化层，卷积层可以自动提取图像中的特征，而池化层可以对特征进行降维和压缩，从而减少计算量和参数数量。

除了DBN和CNN之外，还有循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、残差神经网络（Residual Neural Network，ResNet）等深度学习模型。这些模型在语音识别、自然语言处理、图像处理等领域都取得了很好的成果。

总的来说，深度学习的兴起和发展离不开计算机硬件和算法的进步，以及数据量的不断增加。随着深度学习技术的不断发展，相信它将在更多领域中发挥出更加强大的作用