تاریخچه شبکه هاي عصبي

از قرن نوزدهم به طور همزمان اما جداگانه از سویی نروفیزیولوژیستها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند تا مدل ریاضی بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوششها در شبیه سازی با استفاده از یک مدل منطقی توسط مک کلوک و والتر پیتز انجام شد که امروز بلوک اصلی سازنده‌ی اکثر شبکه های عصبی مصنوعی است . این مدل فرضیه‌هایی در مورد عملکرد نرونها ارائه می کند. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودیها و ایجاد خروجی است . چنانچه حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد اصطلاحا نرون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای توابع ساده منطقی بود

نه تنها نروفیزیولوژیستها بلکه روانشناسان و مهندسان نیز در پیشرفت شبیه سازی شبکه‌های عصبی تأثیر داشتند. در 1958 شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده‌ی قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه به همراه یک لایه وسط که به عنوان لایه پیوند شناخته شده می‌باشد است. این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که به ورودی داده شده خروجی تصادفی متناظر را اعمال کند.سیستم دیگر مدل خطی تطبیقی نرون می‌باشد که در 1960 توسط ویدرو و هاف ( دانشگاه استنفورد ) بوجود آمد که اولین شبکه های عصبی بکار گرفته شده در مسائل واقعی بوده‌اندادالاين یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده بود روشی که برای آموزش استفاده می‌شد با پرسپترون فرق داشت

پیشرفتهایی که در 1970 تا 1980 بدست آمد برای جلب توجه به شبکه‌های عصبی بسیار مهم بود. برخی فاکتورها نیز در تشدید این مسئله دخالت داشتند از جمله کتابها و کنفرانسهای وسیعی که برای مردم در رشته‌های متنوع ارائه شد. امروز نیز تحولات زیادی در تکنولوژی هوش مصنوعي ايجاد شده است