Читать книгу Как заработать с помощью нейросетей 500+ тысяч рублей онлайн

"История и развитие нейронных сетей начинается с попыток понимания работы человеческого мозга и попыток моделировать его функционирование. Сегодня нейронные сети используются в самых разных областях – от автоматического перевода и разпознавания изображений до управления автомобилями и распознавания речи.

Ранняя история (1943-1960)

Исследования в области нейросетей начались с публикации работы Уоррена Маккаллока и Уолтера Питтса в 1943 году, где была предложена математическая модель нейрона, что положило начало развитию нейронных сетей. В 1950-х годах Фрэнк Розенблатт разработал перцептрон – первую учебную модель нейронной сети. Перцептрон способен обучаться на основе данных и принимать решения, скажем, о классификации объектов.

Затишье (1960-1980)

Исследования в области искусственных нейронных сетей пережили серьезный спад после публикации книги Марвина Мински и Сеймура Паперта "Перцептроны" (1969), которая указывала на основные ограничения простых моделей, таких как невозможность перцептронов решать задачу XOR. Это период, часто называемый «зимой искусственного интеллекта», был временем снижения интереса и финансирования исследований.

Возрождение (1980-1990)

Существенный перелом в исследованиях произошел с применением методов обратного распространения ошибки в 1986 году, осуществленным на работах Дэвида Румельхарта и других. Это позволило обучать многослойные сети, значительно увеличивая их практическую эффективность и активизировало дальнейшие исследования в этой области.

Бурное развитие (1990-настоящее время)

C ростом вычислительных мощностей и объемов данных начинается новый этап в развитии нейронных сетей. В 1997 году появляется LSTM (Long Short-Term Memory), сеть, способная помнить информацию на длительное время, что было большим шагом в разработке рекуррентных нейронных сетей.

В 21 веке происходит взрывной рост интереса к нейронным сетям. В 2012 году на конкурсе ImageNet Large Scale Recognition Challenge сеть AlexNet значительно превзошла все предыдущие результаты в задачах распознавания изображений. Это событие часто рассматривается как начало эры глубокого обучения.