まず、ニューラルネットワークとは何か
オープンネットワークの神経、⼀素晴らしい学習の種類のプログラミングパラダイム⽣に触発された、あなたは、観測データからの学習⾏にコンピュータを聞かせすることができます。
第二に、ニューラルネットワークの開発の歴史
まず、初期ニューラルネットワークの研究心理学者の起源
第二に、生物学者と数学者はまた、ニューロンの概念を提案しました
第三には、コンピュータ科学者が提唱し、インスピレーションを受けたニューラルネットワーク構造として知られている3つの特性が、持っているパーセプトロンをコンピュータセッションはすべてが多層ニューロンによって導出することができると思うとき、
第四には、1969年に、ミンスキー本稿では、簡単なニューラルネットワークが唯一の非線形問題を解決するために、線形問題を解決するために使用することができる提案し、ネットワークが持つべき隠された層を。
第五には、その時点から、ニューラルネットワークは、いくつかの時間を過小評価経験してきました。
第六に、復活、提示ホップフィールドホップフィールドニューラルネットワーク - 、ヒントン（ニューラルネットワーク偉大な神）とセジノフスキーはランダムなニューラルネットワークモデルを提案したボルツマンマシン、そして、彼らはモデルを改善しなければならないと作られた制限付きボルツマンマシンを。
後でそれが発明されたBPアルゴリズム（伝搬アルゴリズムに多層パーセプトロン誤差法）
第三に、ニューラルネットワークの種類
ニューラルネットワークインフラストラクチャ：線形ニューラルネットワークパーセプトロン単層、BPニューラルネットワーク、ホップフィールドニューラルネットワーク、
高度なニューラルネットワーク：ボルツマンマシン、制限付きボルツマンマシン、リカレントニューラルネットワーク
ディープ・ラーニング・ネットワーク：深い実行ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、残留ネットワークの深さ、LSTMネットワーク
ネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、残留ネットワークの深さ、LSTMネットワーク
