帮我重新润色下面这段文章：这是一篇有关深度神经网络的文章，标题为《深度神经网络的前世今生与展望》：

近年来，深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大成功，其中的神经网络模型在这些任务中表现出色，引起了越来越多的关注。本文分别介绍了神经网络模型的发展历程和当前的研究进展，并展望了未来的研究方向。从感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络到深度卷积网络、残差网络，神经网络不断地在结构和参数上进行了改进，避免了梯度消失等问题，使得模型的深度和复杂度得以提升。另外，文章还介绍了深度学习在自然语言处理中的应用，如情感分析、机器翻译等，并介绍了一些常用的神经网络模型。最后，文章展望了神经网络的未来研究方向，包括更加灵活的结构设计、目标函数设计、更好的正则化策略等。
这篇文章介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的成功应用，特别是神经网络模型在这些任务中的出色表现，引起了越来越多的关注。文章还回顾了神经网络模型的发展历程和当前研究进展，包括从感知机到深度卷积网络的不断改进，使得模型的深度和复杂度得以提升。另外，文章介绍了深度学习在自然语言处理中的应用和一些常用神经网络模型，并展望了神经网络的未来研究方向，包括更加灵活的结构设计、目标函数设计和更好的正则化策略。