详细介绍基于“神经网络”的单类分类方法，内容包括：历史溯源、相关人物的研究以及现状发展，内容着重于现状发展

神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，实现对复杂问题的解决。在单类分类任务中，神经网络可以通过学习大量样本数据，自动学习特征并进行分类。下面将对神经网络在单类分类任务中的历史溯源、相关人物和现状发展进行介绍。

历史溯源：
神经网络的发展可以追溯到20世纪40年代，当时Warren S. McCulloch和Walter Pitts提出了一种基于神经元的计算模型，被称为“McCulloch-Pitts神经元模型”。而神经网络的发展真正迈出了重要的一步，是在20世纪80年代，由于反向传播算法的提出，使得神经网络可以在多层结构中进行训练，从而大大提高了神经网络的应用价值。

相关人物的研究：
在神经网络的发展史上，有很多著名的科学家和研究人员做出了杰出的贡献。其中，Geoffrey Hinton被广泛认为是深度学习领域的奠基人之一。他提出了“深度信念网络”和“Dropout”算法，极大地促进了神经网络在图像处理和语音识别等领域的应用。Yann LeCun是另一位神经网络领域的重要人物，他提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型，使得神经网络在图像处理领域取得了重大的突破。

现状发展：
随着深度学习技术的不断发展，神经网络在单类分类任务中的应用也愈发广泛。其中，卷积神经网络是最常用的神经网络模型之一，它在图像分类、目标检测、语音识别等方面的表现都非常优秀。此外，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等模型也在自然语言处理和时间序列预测等领域取得了不俗的成绩。

总体来说，神经网络在单类分类任务中的应用前景广阔，未来随着技术的不断进步，相信神经网络在各个领域中的表现会更加出色。