Эволюция методов обучения нейронных сетей от первых концепций до современных алгоритмов Deep Learning включает несколько ключевых этапов:

1. Появление концепции нейросети. 1 В 1943 году Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс предложили математическую модель нейрона. 13 В конце 1950-х годов Фрэнк Розенблатт представил перцептрон — первую модель искусственной нейронной сети, которая могла обучаться. 37
2. Метод обратного распространения ошибки. 13 В середине 1980-х годов Джоффри Хинтон, Дэвид Румельхарт и их коллеги предложили концепцию многослойных нейронных сетей и алгоритм обратного распространения ошибки. 3 Этот метод позволил эффективно обучать многослойные нейронные сети, делая возможным решение сложных задач. 5
3. Развитие Deep Learning. 1 В 2000-х годах появились мощные графические процессоры и стали доступны большие объёмы данных, что привело к разработке алгоритмов Deep Learning. 14 Термин Deep Learning обрёл настоящую популярность только в 2010-х годах. 1 Развитие Deep Learning привело к разработке новых архитектур, алгоритмов и инструментов для построения и обучения нейросетей. 1

Современные подходы к обучению нейронных сетей включают:

• Обучение с учителем. 26 Наставник подаёт на вход нейросети большую выборку обучающих примеров с заранее известным ответом. 2 Если результат работы нейросети далек от правильного решения, нужно откорректировать веса узлов и запустить процесс заново. 2
• Обучение без учителя. 2 Этот вариант обучения подразумевает лишь ввод данных, после чего нейросеть начинает самостоятельно корректировать весовые коэффициенты. 2 Нейронная сеть выстраивает логическую цепочку, пытается выделить взаимосвязи и закономерности, делает выводы о правильности выбранного метода на основании близости полученных результатов к эталонным значениям. 2
• Обучение с подкреплением. 2 Это разновидность обучения без учителя, поскольку здесь также не используются помеченные данные. 2 Суть метода заключается во взаимодействии сети с окружающей средой и получении сигналов обратной связи в виде поощрений и наказаний. 2 Нейросеть учится выполнять такие действия, которые со временем приведут к максимальному вознаграждению. 2