人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面,感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程,并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习,完成分类任务。
另外,由于计算机应用的发展,利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。
理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。
然而,感知器模型的缺陷之后被发现,即它本质上只能处理线性分类问题,就连最简单的异或题都无法正确分类。
许多应用难题并没有随着时间推移而被解决,神经网络的研究也陷入停滞。
人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面,感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程,并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习,完成分类任务。 另外,由
人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面,感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程,并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习,完成分类任务。
另外,由于计算机应用的发展,利用计算机实现逻辑推理的一些尝试取得成功。
理论与实践效果带来第一次神经网络的浪潮。
然而,感知器模型的缺陷之后被发现,即它本质上只能处理线性分类问题,就连最简单的异或题都无法正确分类。
许多应用难题并没有随着时间推移而被解决,神经网络的研究也陷入停滞。