這些突破推動了深度學習領域的快速發展，使其在多個領域取得顯著的進展。

1. Hinton的DBN（Deep Belief Network）：在2006年，Hinton和他的團隊提出了DBN，使用限制玻爾茲曼機（RBM）作為其基礎，通過逐層預訓練和反向傳播算法，克服了梯度消失問題，標志著深度學習的開端。

2. ReLU激活函數：在2011年，Xavier Glorot和Yoshua Bengio提出了ReLU（修正線性單元）作為激活函數，其導數為常數，解決了梯度消失問題，推動了神經網絡的發展。

3. Dropout算法：2012年，Hinton提出了Dropout算法，通過隨機關閉隱藏層中一定比例的神經元，以防止過擬合。

4. GPU硬件：計算硬件也得到高速發展，GPU的計算能力顯著提升，使得深度學習模型的訓練速度大幅度提高。

5. ImageNet數據集：大規模的標記數據集如ImageNet等的出現，幫助深度學習模型的訓練和技術發展。

6. 深度殘差學習：在2015年，何凱明等人提出了深度殘差學習，使用殘差塊構建深度神經網絡，大大降低了模型的訓練難度，將圖像識別錯誤率降至人類水平。

7. 語音識別：深度神經網絡在語音識別領域也有重大突破，例如通過DNN-HMM模型和RNN-LSTM模型實現高準確率的語音識別。