Историю нейронных сетей можно проследить с 1940-х и 1950-х годов, когда исследователи впервые начали изучать идею использования систем искусственных нейронов для имитации поведения биологических нейронов в человеческом мозге.
Одними из самых первых и наиболее влиятельных исследователей в этой области были нейрофизиолог Уоррен Маккаллох и логик Уолтер Питтс, которые в 1943 году опубликовали работу, в которой предложили идею использования математических моделей для представления поведения нейронов.
В 1950-х и 1960-х годах исследователи развили идею нейронных сетей и ввели концепцию обратного распространения, которая позволяет регулировать веса в нейронной сети на основе ошибки между предсказанным выходом и истинным выходом. Это открыло путь к разработке многослойных нейронных сетей, которые стали краеугольным камнем современных алгоритмов глубокого обучения.
В 1980-х и 1990-х годах область нейронных сетей переживала период стагнации из-за ограниченной вычислительной мощности и отсутствия большого количества данных для обучения. Однако с появлением более быстрых компьютеров и развитием Интернета в конце 1990-х и начале 2000-х годов произошло возрождение популярности этой области, что привело к разработке новых алгоритмов и архитектур.
В последние годы нейронные сети стали основой многочисленных прорывов в области искусственного интеллекта, включая разработку алгоритмов компьютерного зрения, обработки естественного языка и автономных систем, таких как самоуправляемые автомобили. По мере развития этой области нейронные сети применяются для решения все более широкого круга задач и играют все более важную роль в формировании будущего технологий.
Продолжение следует. Больше эксплозивного материала можно прочитать ЗДЕСЬ
