-
Появление теории нейронных сетей, как научного направления.
Считается, что теория нейронных сетей, как научное направление, впервые была обозначена в классической работе МакКаллока и Питтса 1943 г., в которой утверждалось, что, в принципе, любую арифметическую или логическую функцию можно реализовать с помощью простой нейронной сети. -
" Snark"
М. Минский взялся за разработку Первого экспериментального нейрокомпьютера Snark -
Первый нейрокомпьютер Марк-1
Фрэнк Розенблатт придумал нейронную сеть, названную перцептроном, и построил первый нейрокомпьютер Марк-1 . Перцептрон был предназначен для классификации объектов. На этапе обучения «учитель» сообщает перцептрону к какому классу принадлежит предъявленный объект. Обученный перцептрон способен классифицировать объекты, в том числе не использовавшиеся при обучении, делая при этом очень мало ошибок. -
"Адалин"
Один из первых нейрокомпьютеров, разработанный Уидроу и Хоффом на основе дельта-правила (формулы Уидроу). В настоящее время Адалин (адаптивный сумматор, обучающийся по формуле Уидроу) является стандартным элементом многих систем обработки сигналов и связи. -
Period: to
Разработка "Тобермори"
Один из самых первых перцептронов, которые создал Розенблатт -
Книга: "Перцептроны"
Авторы: М. Минский, С. Пейперт. -
Period: to
Активное развитие микропроцессоров
Приостановило линию аппаратной реализации нейрокомпьютеров, т.к. наиболее эффективной в эти годы была программная реализация нейрокомпьютеров на микропроцессорах. -
Period: to
Развитие теории нейронных сетей
Важную роль сыграли работы группы PDP (Parallel Distributed Processing) . В них рассматривались нейронные сети, названные многослойными перцептронами, которые оказались весьма эффективными для решения задач распознавания, управления и предсказания. (Многослойные перцептроны занимают ведущее положение, как по разнообразию возможностей использования, так и по количеству успешно решенных прикладных задач.) -
Метод обучения многослойного персептрона
Автор: Румельхарт.
Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки -
В Японии была принята Пятая Программа
В настоящее время в рамках развития проекта создана трансконтинентальная сеть на базе гетерогенной вычислительной среды, объединяющей Суперкомпьютерный центр в Штутгарте (Германия), Компьютерный центр в Питсбурге (шт. Пенсильвания), Электротехническую лабораторию в Тшукубе (Япония), Компьютерный центр в Манчестере (Великобритания), в которой часть пользовательских компьютеров выполнена по нейросетевой технологии. Пиковая производительность образованного сверхсуперкомпьютера составила 2.2 TFLOPS. -
Современное раазвитие
В настоящее время широко распространены различные высокопараллельные нейро-ускорители (сопроцессоры) для различных задач. Моделей универсальных нейрокомпьютеров на рынке мало отчасти потому, что большинство из них реализованы для спецприменений.
