Нейронные сети - это математические модели, которые воспроизводят работу нейронов человеческого мозга и используются для обработки информации. Их история началась еще в 1940-х годах, когда исследователи Лебенфукс, Питтс и Маккаллок разработали первые модели искусственных нейронов. Они предложили математическую модель, описывающую работу нейрона - минимальной единицы нервной системы, которая передает сигналы другим нейронам через синапсы.
С тех пор исследователи продолжали разрабатывать и усовершенствовать нейронные сети, добавляя в них новые элементы и методы обучения. Важным прорывом стало изобретение алгоритма обратного распространения ошибки будничного обновления весов нейронов, который существенно повысил эффективность обучения нейронных сетей.
С появлением компьютеров мощности, способных эффективно обрабатывать большие объемы данных, нейронные сети стали широко применяться в различных областях, таких как машинное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и др.
Таким образом, нейронные сети появились благодаря работе ученых, разрабатывающих математические модели нейронов и методы обучения, и они стали мощным инструментом для решения разнообразных задач в современном мире.