神经网络是通过对人脑的基本单元——神经元的建模和联接 ， 探索模拟人脑神经系统功能的模型 ， 并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统 。神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习 ， 并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中 。神经网络的学习是一个过程 ， 在其所处环境的激励下 ， 相继给网络输入一些样本模式 ， 并按照一定的规则调整网络各层的权值矩阵 ， 待网络各层权值都收敛到一定值 ， 学习过程结束 。然后我们就可以用生成的神经网络来对真实数据做分类 。
人工神经网络早期的研究工作应追溯至20世纪40年代 。下面以时间顺序 ， 以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索 ， 简要介绍
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