Создание перцептрона
Фрэнк Розенблатт разработал перцептрон, первую модель нейронной сети, которая могла обучаться на основе примеров, что стало основой для дальнейших исследований в этой области.
1958 год
1969 год
Критика перцептронов
Марвин Минский и Сеймур Паперт опубликовали книгу "Перцептроны", в которой указали на ограничения перцептронов, что привело к снижению интереса к нейронным сетям на несколько десятилетий.
1986 год
Обратное распространение ошибки
Джеффри Хинтон, Дэвид Румельхарт и Рон Джонсон представили алгоритм обратного распространения ошибки, который позволил эффективнее обучать многослойные нейронные сети, что вновь возродило интерес к этой технологии.
1997 год
Сеть "Сигма" побеждает в игре в шахматы
Нейронная сеть "Сигма" разработанная IBM, одержала победу над чемпионом мира по шахматам Гари Каспаровым, что продемонстрировало мощь нейронных сетей в сложных задачах.
2006 год
Возрождение глубокого обучения
Джеффри Хинтон и его команда представили концепцию глубокого обучения, что стало основой для современных нейронных сетей, позволяя им обучаться на больших объемах данных.
2012 год
Победа на конкурсе ImageNet
Нейронная сеть AlexNet, созданная командой под руководством Джеффри Хинтона, выиграла конкурс ImageNet, значительно улучшив показатели распознавания изображений и привлекла внимание к глубоким нейронным сетям.
2014 год
Генеративные состязательные сети (GAN)
Ян Гудфеллоу и его команда разработали генеративные состязательные сети (GAN), которые открыли новые горизонты в генерации изображений и других данных с использованием нейронных сетей.
2015 год
Успех в распознавании речи
Нейронные сети достигли значительных успехов в распознавании речи, что привело к улучшению технологий голосовых помощников и систем автоматического перевода.
2016 год
AlphaGo побеждает чемпиона мира по го
Искусственный интеллект AlphaGo, использующий нейронные сети, одержал победу над чемпионом мира по игре в го Ли Седолем, что стало важным достижением в области ИИ.
2017 год
Нейронные сети в медицине
Нейронные сети начали активно применяться в медицине для диагностики заболеваний, анализа медицинских изображений и разработки персонализированных методов лечения.
2018 год
Трансформеры и внимание
Модель трансформера, представленная в работе "Attention is All You Need", произвела революцию в обработке естественного языка и стала основой для многих современных приложений.
2020 год
Развитие нейросетевых моделей в искусстве
Нейронные сети начали активно использоваться для создания искусства, музыки и литературы, что открыло новые возможности для креативных индустрий.
2021 год
Этика и нейронные сети
С возрастанием применения нейронных сетей в различных сферах начались активные дискуссии об этических аспектах их использования и потенциальных рисках для общества.
2023 год
Нейронные сети в реальном времени
Современные нейронные сети способны обрабатывать данные в реальном времени, что находит применение в таких областях, как автономные транспортные средства и мониторинг безопасности.
