重写下面这段文本：深度神经网络的发展史可以追溯到 1940 年代的感知器模型。但现代的深度学习算法，特别是基于神经网络的算法，则始于 2006 年的深度置信网络（deep belief network）。

深度置信网络使用无监督学习从数据中学习特征表示，并通过堆叠多个层次来形成深度结构。这种方法被证明在解决各种任务上都非常有效，包括图像分类、语音识别、自然语言处理等。最近，一种名为「Transformer」的新型神经网络结构被提出，它基于自注意力机制，并被广泛应用于自然语言处理领域。

在深度学习算法的持续努力下，我们可以期待它们在更广泛领域和更复杂任务上的展示和应用。
深度学习始于2006年的深度置信网络，利用无监督学习从数据中学习特征表示，形成深度结构，已被证明在各种任务上非常有效。新型神经网络结构"Transformer"基于自注意力机制，广泛应用于自然语言处理领域。深度学习算法将不断努力以在更广泛领域和更复杂任务上展示其应用价值。