神经网络发展史与计算模型详解

本资源是一份详细的神经网络讲义合集，分为13讲，涵盖了神经网络的基础概念、发展历程以及关键理论。首先，第一章从神经网络的定义开始，强调了它与计算机的区别，指出计算机经历了电子管、晶体管等技术变革，而智能计算机被认为是第五代，尽管速度提升显著，但在模拟人类智能方面还有待突破。计算机由二进制系统构成，主要由中央处理器、存储器、输入输出设备等模块组成。 神经网络的发展历程富有传奇色彩，起源于19世纪末和20世纪初，科学家们试图通过研究生物体的智能来建立计算模型。1940年，Warren McCulloch和Walter Pitts提出了人工神经元模型，奠定了现代神经网络的基础。Hebb规则在1949年提出，阐述了神经元之间信息传递和相互作用的学习机制。 Rosenblatt于1958年创造了Perceptron，这是首个实用化的神经网络模型，主要用于电话回声消除。然而，随后Minsky和Papert在1969年出版的著作对感知器的局限性提出了批评，导致神经网络研究一度停滞。这个时期也是计算机快速发展的黄金岁月，但神经网络研究面临挑战。 1972年，Teuvo Kohonen和James Anderson发明了自组织神经网络，Stephen Grossberg也发现了其新特性，证明即使在困难时期，科学家也能在不那么热门的领域取得成果。尽管1960年代至1980年代期间，神经网络研究相对平静，随着计算机技术的困扰逐渐解决，1980年后神经网络研究再次迎来快速发展。 本讲义不仅介绍了神经网络的理论基础，还穿插了历史事件和科学家的故事，帮助读者理解神经网络如何从理论到实践的演进，以及其中的关键技术和突破。对于想要深入理解神经网络的学者和从业者来说，这是一份宝贵的参考资料。