?皮茨

人工神经网络是机器学习方法的一种，其起源要追溯到1943年麦卡洛克(McCulloch)和皮茨(Pitts)的工作[46]。他们设计的神经元模型构成的网络原则上可以计算任何函数。

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这种技术首先由麦克库罗克 (M cCu lloch) 和皮兹 ( Pitts) 在 20世纪 40年代提出。人工神经网络能够通过历史数据来 训练自己使之适应新的环境, 即具有自学习能力。

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...”一文，描述了相类似的见解，自此以后的20年，在这方面做出的实质性贡献的人及其著作有：马卡洛兹（McCulloch）和匹兹（Pitts）的神经网络、冯·诺依曼的元胞自动机和复杂性以及维纳（N Weiner）的控制论。

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在此之后，许多科学家对此进行了多方面的研究并做出了贡献，如马卡诺赫（MeCdloch）和匹茨（Pitts）在神经网络方面的研究，冯·诺依曼在元胞自动机和复杂性方面的研究，维纳在控制论方面的研究，普里高津及哈肯在系统论方面的研究。