Читать книгу Нейросети. Основы онлайн

1958 г.: Фрэнк Розенблатт и перцептрон

В 1958 году Фрэнк Розенблатт разработал перцептрон – простейшую нейронную сеть, способную обучаться. Перцептрон состоял из одного слоя нейронов и мог решать задачи линейной классификации. Основная идея перцептрона заключалась в обучении нейронной сети путём корректировки весов на основе ошибок, допущенных при классификации. Это была первая реализованная обучаемая нейронная сеть, которая показала, что машины могут учиться на данных.

1986 г.: Алгоритм обратного распространения ошибки

В 1986 году Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс предложили алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), который существенно улучшил обучение многослойных нейронных сетей. Алгоритм позволил эффективно обучать сети с несколькими скрытыми слоями, минимизируя ошибку предсказаний путём корректировки весов во всех слоях сети. Это открытие стало прорывом и позволило нейросетям решать более сложные задачи, чем раньше.

1997 г.: Deep Blue и победа над Гарри Каспаровым

В 1997 году нейросеть Deep Blue, разработанная IBM, победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Хотя Deep Blue была в основном шахматной машиной, использующей эвристические алгоритмы, её успех показал потенциал нейросетей и машинного обучения в решении сложных задач, требующих интеллекта и стратегического мышления. Этот успех привлёк внимание широкой общественности к возможностям искусственного интеллекта.

2012 г.: AlexNet и конкурс ImageNet

В 2012 году нейросеть AlexNet, разработанная Алексом Крижевским, Ильёй Сутскевером и Джеффри Хинтоном, одержала победу на конкурсе ImageNet, продемонстрировав превосходство глубокого обучения в области распознавания изображений. AlexNet использовала глубокую свёрточную нейронную сеть (CNN) с несколькими слоями и значительно превзошла предыдущие модели по точности классификации изображений. Этот успех стал началом эры глубокого обучения и привёл к значительному увеличению интереса и инвестиций в исследования нейросетей и их применение в различных областях.