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McCullough y Pitts
Descubren el cálculo lógico de las redes neuronales y perfilan el primer módulo formal de una neurona elemental -
Nacimiento de la inteligencia artificial en el Congreso de Dartmouth organizado por McCarthy
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Frank Rosenblatt concibe el Perceptron como un modelo matemático basado en el trabajo previo de Warren McCulloch y Walter Pitts
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Frank Rosenblatt implementa su idea de Perceptron en hardware personalizado
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Bernard Widrow y Tedd Hoff conciben a “ADALINE”, redes neuronales con neuronas artificiales diferentes al Perceptron
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Nace el término de Backpropagation
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Marvin Minsky y Seymour Papert investigan y publicacion sobre las limitaciones de Perceptrons
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Paul Werbos propone que el algortimo podría ser utilizado para redes neuronales
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Kunihiko Fukushima desarrolló un modelo neuronal para el reconocimiento de patrones visuales
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Hinton propone un algoritmo de aprendizaje para las máquinas Boltzmann que son redes que tienen unidades muy similares a Perceptrons, pero cada unidad en la red puede calcular una probabilidad de que la salida tenga un valor de 1 o 0.
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David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams entienden ampliamente cómo las redes neuronales multicapa podrían ser entrenadas para abordar problemas complejos de aprendizaje
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Rumelhart, Hinton y Williams trabajan en una forma de aprendizaje no supervisado, que solo necesita un conjunto de datos de entrada para encontrar alguna estructura oculta dentro de esos datos.
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El Instituto Canadiense de Investigación Avanzada (CIFAR) financia la investigación de Hinton, la cual termina a mediados de la década de los 90
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Yann LeCun genera una aplicación muy significativa en el mundo real de la retropropagación: Una computadora comprende los dígitos escritos a mano.
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Nace el aprendizaje de refuerzo cuya meta es entrenar para la tomar de buenas decisiones
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Inicios de las redes neuronales en la robótica con "Alvinn", un vehículo terrestre autónomo en una red neuronal" del NavLab de CMU
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Alexander Waibel logra el reconocimiento de fonemas utilizando redes neuronales de retardo de tiempo
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Se logró uno de los resultados más significativos en la historia del aprendizaje de refuerzo: una red neuronal que aprendió a ser un jugador de backgammon de clase mundial capaz de superar a los humanos en tareas relativamente complicadas
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Tesis Doctoral que demuestra que a los robots se les puede enseñar comportamientos específicos en cantidades razonables de tiempo
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Hinton y Neal proponen un algoritmo cuya idea clave es tener conjuntos separados de pesos para inferir variables ocultas de variables visibles y viceversa, lo que permite que el entrenamiento se realice mucho más rápido
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Sebastian Thrun investiga como TD-Gammon hizo trampa aprendiendo a evaluar posiciones y no haciendo ninguna 'búsqueda' sobre múltiples movimientos futuros
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Yoshua Bengio y Yann LeCun coescriben la primera de muchas colaboraciones entre ellos
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Nuevo método considerado una forma matemáticamente óptima de entrenar una red neuronal de dos capas
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El entusiasmo por las redes neuronales se disipó y la comunidad de aprendizaje automático en general una vez más las desautorizó. En el año 2000, re retoman nuevos proyectos, especialmente en el MIT y en Stanford, y en empresas privadas como Microsoft e IBM
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Schmidhuber y Hochreiter introdujeron un concepto resuelve el problema de cómo entrenar redes neuronales recurrentes
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Hinton ofrece un algoritmo que maximiza algo más que la probabilidad de que las unidades generen los datos de entrenamiento
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Hinton, Simon Osindero y Yee-Whye Teh obtienen un algoritmo de aprendizaje rápido que permite entrenar redes neuronales con muchas capas si los pesos se inicializan de una manera inteligente en lugar de al azar
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Yoshua Bengio presenta un fuerte argumento de que los métodos profundos de aprendizaje automático son más eficientes para problemas difíciles que los métodos poco profundos
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Compara la potencia en procesamiento de GPU y CPU
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Dahl y Mohamed demuestran el poder del aprendizaje profundo durante su práctica en Microsoft Research
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Navdeep Jaitly trabajó en el reconocimiento de voz de Google, y mostró que su configuración existente podría mejorarse mucho al incorporar el aprendizaje profundo
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Dean y Ng forman Google Brain, un esfuerzo por construir redes neuronales gigantes y explorar su potencial, dando como resultado un aprendizaje de red neuronal sin supervisión de 16,000 núcleos de CPU.
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Publicación de "Redes neuronales profundas para modelado acústico en reconocimiento de voz”, trabajo compartido de cuatro grupos de investigación
