最原始的神經網絡

最原始的神經網絡可以追溯到20世紀40年代和50年代，當時的研究者們開始受到大腦神經元的啟發，試圖模擬其功能來解決問題。這些早期的神經網絡模型通常包含幾個神經元，它們之間通過加權連接相互連接，形成了一個簡單的網絡結構。

其中一個最早的模型是感知器（Perceptron），由弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）在1957年提出。感知器是一個單層神經網絡，它能夠學習並分類線性可分的數據。感知器的基本單元是一個神經元模型，它接收多個輸入信號，將這些信號加權求和，然後通過一個激活函數（如單刀雙擲閘）進行處理，最後產生一個輸出。

感知器的工作原理可以用以下公式表示：

輸出 = g(Σ wi * xi + b)

其中，wi是輸入信號xi的權重，b是偏置項，g是激活函數，Σ表示對所有輸入信號的權重和。

感知器在當時引起了很大的興趣，但後來證明它們的能力有限，因為它們只能解決線性可分問題。20世紀80年代，隨著反向傳播算法（Backpropagation）的發展，神經網絡的研究重新興起。反向傳播算法允許神經網絡學習更複雜的非線性關係，從而能夠解決更多問題。

現在，神經網絡已經發展成為深度學習的基礎，它們可以包含數百萬個神經元和層，能夠解決從圖像識別到自然語言處理等多種問題。雖然這些現代神經網絡與最初的感知器有很大不同，但它們的基本原理仍然來自於對神經元功能的模擬。