Изменения

* 1943 {{--- }} Искусственный нейрон Маккаллока — Питтса<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neuron Artificial neuron, Wikipedia]</ref> {{---}} узел искусственной нейронной сети, являющийся упрощённой моделью естественного нейрона.* 1949 {{--- }} Принцип обучения нейронов Хебба<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Hebbian_theory Hebbian theory, Wikipedia]</ref> {{---}} изначально наблюдаемая причинно-следственная связь между активациями пре- и постсинаптического нейрона, имеет тенденцию к усилению.* 1957 {{-- -}} Модель перцептрона предложена Фрэнком Розенблаттом<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptron Perceptron, Wikipedia]</ref> {{---}} математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом.* 1960 {{-- -}} Дельта-правило обучения перцептрона<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_rule Delta rule, Wikipedia]</ref> {{---}} метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки.* 1969 {{-- -}} Выход книги Марвина Минска и Сеймура Паперта "Перцептроны"<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Perceptrons_(book) Perceptrons book, WIkipedia]</ref>. В данной книге математически показаны ограничения перцептронов.* 1974 {{-- -}} Метод обратного распространения ошибки впервые предложен А. И. Галушкиным и Дж. Вербосом<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation Backpropagation, Wikipedia]</ref> {{---}} метод вычисления градиента, который используется при обновлении весов многослойного перцептрона.* 1980 {{-- -}} Первая свёрточная нейронная сеть предложена Кунихико Фукусимой<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network Convolutional_neural_network, Wikipedia]</ref> {{---}} специальная архитектура искусственных нейронных сетей использующая некоторые особенности зрительной коры.* 1982 {{- --}} Рекуррентные нейронные сети предложены Д. Хопфилдом {{---}} вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность.* 1991 {{--- }} Проблема "исчезающего" градиента была сформулирована С. Хочрейтом. Проблема "исчезающего" градиента заключается в быстрой потере информации с течением времени.* 1997 {{- --}} Долгая краткосрочная память предложена С. Хочрейтом и Ю. Шмидхубером<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Long_short-term_memory Long short-term memory, Wikipedia]</ref>. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть хорошо приспособлена к обучению на задачах классификации, обработки и прогнозирования временных рядов в случаях, когда важные события разделены временными лагами промежутками с неопределённой продолжительностью и границами.* 1998 {{- --}} Градиентный спуск для сверточных нейронных сетей предложен Я. Лекуном.* 2006 {{--- }} Публикации Г. Хинтона, С. Осиндера и Я. Теха об обучении сетей глубоких убежденийдоверия. Данные публикации, а также их активное освещение в средствах массовой информации смогли привлечь внимание ученых и разработчиков со всего мира к глубоким сетям.* 2012 {{--- }} Предложение дропаута Г. Хинтоном, А. Крижевски и И. Шутковичем<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Dropout_(neural_networks) Dropout, Wikipedia]</ref>. Дропаут (от англ. dropout) — {{---}} метод регуляризации искусственных нейронных сетей, предназначен для предотвращения переобучения сети.* 2012 {{- --}} Нейронные сети побеждают в ImageNet Challenge<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet#ImageNet_Challenge ImageNet Challenge, Wikipedia]</ref>. Данное событие ознаменовало начало эры нейронных сетей и глубокого обучения.