5、神经网络的发展与应用：从鸡尾酒会问题到深度学习

神经网络的发展与应用：从鸡尾酒会问题到深度学习

1. 神经网络发展历程

神经网络的发展历经多个重要阶段，众多科学家的研究推动了其不断进步。以下是一些关键的时间节点和重要成果：
| 年份 | 事件 |
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| 1949 年 | Donald Hebb 发表《The Organization of Behavior》，引入了突触可塑性的 Hebb 规则。 |
| 1982 年 | John Hopfield 发表 “Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities”，介绍了 Hopfield 网络。 |
| 1985 年 | Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski 发表 “A Learning Algorithm for Boltzmann Machines”，反驳了 Marvin Minsky 和 Seymour Papert 认为多层网络无法有学习算法的观点。 |
| 1986 年 | David Rumelhart 和 Geoffrey Hinton 发表 “Learning Internal Representations by Error - Propagation”，引入了现在用于深度学习的 “反向传播” 学习算法。 |
| 1988 年 | Richard Sutton 在《Machine Learning》上发表 “Learning to Predict by the Methods of Temporal Differences”，时间差分学习被认为是大脑中用于奖励学习