全连接神经网络的发展历史

全连接神经网络最早可以追溯到20世纪60年代，当时有学者提出了感知器模型，并通过感知器模型的研究开创了神经网络的研究领域。后来，随着计算机技术和数学模型的不断提高和创新，全连接神经网络也得到了不断的改进和发展。在90年代，一些基于反向传播算法的全连接神经网络模型成为了主流，如多层感知器（MLP）、自适应线性神经元（Adaline）和多层自适应线性神经元（Madaline）等。此后，全连接神经网络逐渐开始应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，成为了人工智能领域的热门话题之一。