Artificial Neural Network 简明教程

1943 − 假设神经网络的概念始于生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨，1943 年他们使用电路对一个简单神经网络建模，以描述大脑中的神经元如何工作。

1949 − 唐纳德·赫布的著作《行为的组织》提出了这样一个事实：一个神经元重复激活另一个神经元会增加它们每次使用的强度。

1956 − 泰勒提出了一个联想记忆网络。

1958 − 罗森布拉特发明了名为感知器的 McCulloch 和 Pitts 神经元模型的学习方法。

1960 − 伯纳德·维德罗和马西恩·霍夫开发了称为“ADALINE”和“MADALINE”的模型。

1961 − 罗森布拉特做出了不成功的尝试，但他提出了多层网络的“反向传播”方案。

1964 − 泰勒构建了一个输出单元之间带有抑制功能的 winner-take-all 电路。

1969 − 明斯基和帕佩特发明了多层感知器 (MLP)。

1971 − 科霍宁开发了联想存储器。

1976 − 斯蒂芬·格罗斯伯格和盖尔·卡彭特提出了适应共振理论。

1982 − 霍普菲尔德的能量方法是主要的发展成果。

1985 − 玻尔兹曼机是由阿克利、 Hinton 和塞扬诺夫斯基开发的。

1986 − 鲁梅尔哈特、Hinton 和威廉姆斯提出了广义三角法则。

1988 − 科斯科开发了二进制关联存储器 (BAM)，还提出了人工神经网络中的模糊逻辑概念。

Dendrites − 它们是树状分支，负责接收来自连接到它的其他神经元的信息。从另一个意义上，我们可以说它们就像神经元的耳朵。

Soma − 它是神经元的细胞体，负责处理从树突中接收的信息。

Axon − 它就像神经元用来发送信息的一根电缆。

Synapses − 它是轴突和其它神经元树突之间的连接。