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神经网络发展简介

神经网络

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神经网络的发展经历了较长的时间段，为了让更多的朋友了解神经网络的发展之路，特此文档。

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神经网络发展简介

神经网络的起源

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图灵测试的设想：

 把一个人和一台计算机分别隔离在两间屋子，然后让屋外的一个提问者对两者进行

问答测试。如果提问者无法判断哪边是人，哪边是机器，那就证明计算机已具备人的智

能。

深度学习发展——控制论阶段（ 40 年 -70 年）



最早的神经网络的思想起源于 1943 年由麦克卡洛和皮茨提出 MCP 人工神经元模型，

当时是希望能够用计算机来模拟人的神经元反应的过程，该模型将神经元简化为了

三个过程：输入信号线性加权，求和，非线性激活（阈值法）。 [1]



1949 年，心理学家唐纳德 · 赫布在论文中提出了神经心理学理论，赫布认为神经

网络的学习过程最终是发生在神经元之间的突触部位，突触的联结强度随着突触前

后神经元的活动而变化，变化的量与两个神经元的活性之和成正比。 [2]



1956 年，心理学家弗兰克 · 罗森布拉特受到这种思想的启发，认为这个简单想法足

以创造一个可以学习识别物体的机器，并设计了算法和硬件。直到 1957

年， Frank Rosenblatt 在《 New York Times 》上发表文章《 Electronic

‘Brain’ Teaches Itself 》，首次提出了可以模型人类感知能力的机器，并称之为感

知机（ Perceptron ）。 [3]

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