当今人工神经网络界的顶尖人物 5
Donald O. Hebb (Hebbian learning)John J. Hopfield (Hopfield NN, classic recurrent NN)Stephen Grossberg (Grossberg NN)Teuvo Kohonen (Self-Organized Mapping, classic unsupervised learning NN)从wiki找的，都是老头了，有的作古了。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
国内那些大学的人工神经网络研究做得比较好？ 20
国内哪所大学人工神经网络专业最好 30
神经网络优缺点，
优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的