人工神经网络：发展简史与关键算法

人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，它在20世纪40年代由McCulloch和Pitts的合作模型启动了研究历程。早期的理论模型如M-P神经元模型和Hebb学习规则奠定了神经网络的基础。1957年，Rosenblatt的感知器模型将理论研究转向实际应用，引发了第一次研究热潮。 然而，随着数字计算机的发展，人们对神经网络的研究有所中断，直到20世纪80年代，离散神经网络模型和连续神经网络模型由Hopfield提出，再次激发了神经网络研究的新高潮。1986年，BP（误差反传）算法由Rumelhart和McCelland发明，成为人工神经网络的核心算法，广泛应用于各种领域，如机器学习和深度学习。 生物神经网络的构成主要包括胞体、枝蔓（接受输入）、轴突（发送信号）和突触（连接单元），其工作过程体现了神经元之间的连接强度控制信号传输的效率。生物神经网络的基本特征包括神经元的连接、联接强度的重要性以及它们的自组织和自适应能力。 自20世纪80年代中期以来，全球范围内对人工神经网络的研究热情高涨，它不仅在人工智能、模式识别等领域取得了显著成果，还在图像处理、自然语言处理、强化学习等复杂任务中展现了强大的潜力。随着技术的进步和算法的不断优化，人工神经网络已经成为现代信息技术中的关键技术，持续推动着科技的发展和创新。