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Alan Turing. Fue el primero en estudiar el cerebro como una forma de ver el mundo de la computación.
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Warren McCullochy Walter Pitts, lanzaron una teoría acerca de la forma de trabajar de las neuronas, ellos modelaron una red neuronal simple mediante sicruitos electricos.
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Karl Lashley encontró que la información era distribuida encima del cerebro.
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Frank Rosenblatt comenzó el desarrollo del preceptrón, esta es la red neuronal más antigua; utilizándose hoy en día para aplicación como reconocedor de patrones.
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Bernard Widrow y MArcial Hoff desarrollaron el modelo ADALINE. Esta fue la primera red neuronal aplicada a un problema real (filtros adaptativos para eliminar ecos en las lineas telefonicas)
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surgieron críticas que frenaron, hasta 1982, el crecimiento que estaban experimentando las investigaciones sobre redes neuronales. Minsky y Papera probaron (matemáticamente) que el Perceptrón no era capaz de resolver problemas relativamente fáciles, tales como el aprendizaje de una función no-lineal.
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Kunihiko Fukushima desarrolló un modelo neuronal para el reconocimiento de patrones visuales.
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J. Hopfield: memoria asociativa "Redes de Hopfield"
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El panorama fue alentador con respecto a las investigaciones y el desarrollo de las redes neuronales. En la actual, son numerosos los trabajos que se realizan y publican cada año.
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David Rumelhart redescrubre el algoritmo de aprendizaje de propagación hacia atrás (backpropagation)
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Según Daumé III se logró implementar un enfoque para hacer una cadena de perceptrones para construir redes neuronales más complejas, algo que se denomina "perceptron multicapa".
