1943年,W.S. McCulloch和W.Pitt根据上述 研究发表了他们的神经元模型,通常称为MP 模型。 1949年,D.0.Hebb提出了神经元的学习法则,即 Hebb法则。 50年代末,F. Rosenblat于上述原理提出了 种模式识别机,即感知机( Perceptron)模型 感知机是现代神经计算的出发点。 Block于 1962年用解析法证明了感知机的学习收敛定理 正是由于这一定理的存在,才使得感知机的理 论具有实际的意义,并引发了60年代以感知机 为代表的第一次神经网络研究发展的高潮。1943年，W．S．McCulloch和W．Pitts根据上述 研究发表了他们的神经元模型，通常称为MP 模型。 1949年，D.O.Hebb提出了神经元的学习法则，即 Hebb法则。 50年代末，F．Rosenblatt基于上述原理提出了一 种模式识别机，即感知机(Perceptron)模型。 感知机是现代神经计算的出发点。Block于 1962年用解析法证明了感知机的学习收敛定理。 正是由于这一定理的存在，才使得感知机的理 论具有实际的意义，并引发了60年代以感知机 为代表的第一次神经网络研究发展的高潮