BP神经网络发展历程

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，其发展历程如下：
1. 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts提出了第一个神经元模型，即MP神经元模型。
2. 1958年，Rosenblatt提出了感知器模型，是一种最简单的前馈神经网络，只有输入层和输出层，用于二分类问题。
3. 1969年，Minsky和Papert发表了《Perceptrons》，证明了单层感知器无法解决异或问题，导致神经网络的发展陷入低谷。
4. 1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了BP算法，可以训练多层前馈神经网络，解决了单层感知器无法解决的问题，使得神经网络的发展重新兴起。
5. 1990年代，随着计算机性能的提高和神经网络算法的不断改进，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。
6. 2000年代以后，随着深度学习的兴起，神经网络的深度不断增加，出现了卷积神经网络、循环神经网络等新的网络结构，神经网络在各个领域的应用越来越广泛。