A third difficulty arose because of

A third difficulty arose because of some fundamental limitations on the basic structures
being used to generate intelligent behavior


For example, Minsky and Papert's book Percep-tions (1969) proved that, although perceptrons (a simple form of neural network) could be shown to learn anything they were capable of representing, they could represent very little..

In particular, a two-input perceptron (restricted to be simpler than the form Rosenblatt originally studied) could not be trained to recognize when its two inputs were different...
Although their results did not apply to more complex, multilayer networks, research funding for neural-net research soon dwindled to almost nothing.


Ironically, the new back-propagation learning algorithms for multilayer networks that were to cause an enormous resurgence in neural-net
research in the late 1980s were actually discovered first in 1969 (Bryson and Ho, 1969).

Kết quả (Việt) 2:

Một khó khăn thứ ba phát sinh do một số hạn chế cơ bản về cấu trúc cơ bản
được sử dụng để tạo ra các hành vi thông minh Ví dụ, Minsky và Papert Percep-tions (1969) đã chứng minh rằng, mặc dù perceptron (một dạng đơn giản của mạng lưới thần kinh) có thể được hiển thị để học bất cứ điều gì họ có khả năng đại diện, họ có thể đại diện cho rất ít .. Đặc biệt, một perceptron hai đầu vào (hạn chế để đơn giản hơn các hình thức Rosenblatt ban nghiên cứu) có thể không được huấn luyện để nhận ra khi hai yếu tố đầu vào là khác nhau ... Mặc dù kết quả của họ không áp dụng cho phức tạp hơn, các mạng đa lớp, kinh phí nghiên cứu cho nghiên cứu thần kinh-net sớm giảm xuống còn gần như không có gì. Trớ trêu thay, các thuật toán học lan truyền ngược mới cho các mạng đa lớp mà là để gây ra một sự hồi sinh khổng lồ trong thần kinh-net nghiên cứu trong Vào cuối những năm 1980 đã thực sự phát hiện đầu tiên vào năm 1969 (Bryson và Ho, 1969).