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    McCulloch和Pitts曾于1943年提出一种叫做“似脑机器”(mindlike machine) 的思想,这种机器可由基于生物神经元特性的互连模型来制造;这就是神经网络的概念。
    60年代初期,Widrow等提出的Adaline(adaptive linear element,即自适应线性元) 以及Steinbuch等提出的学习矩阵。然而,不久之后Minsky和Papert从数学上证明了感知器不能实现复杂逻辑功能。
    70年代,Grossberg 和 Kohonen以生物学和心理学证据为基础,Grossberg提出几种具有新颖特性的非线性动态系统结构。
    80年代中叶,作为一种前馈神经网络的学习算法,Parker和Rumelhart等重新发现了反回传播算法。
    近年来,神经网络已在从家用电器到工业对象的广泛领域找到它的用武之地。