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) 1:

Một khó khăn thứ ba đã phát sinh vì một số hạn chế cơ bản về cấu trúc cơ bản được sử dụng để tạo ra hành vi thông minh. Ví dụ, Minsky và Papert của cuốn sách Percep- tions (1969) chứng minh rằng, mặc dù perceptrons (một hình thức đơn giản của mạng nơ-ron) có thể Hiển thị để tìm hiểu bất cứ điều gì họ có khả năng đại diện cho, chúng có thể thể hiện rất ít. Ở đặc biệt, một perceptron hai đầu vào (bị giới hạn để đơn giản hơn các hình thức Rosenblatt ban đầu nghiên cứu) có thể không được đào tạo để nhận ra khi hai đầu vào của nó là khác nhau. Mặc dù của họ kết quả không áp dụng cho mạng lưới phức tạp hơn, đa lớp, nghiên cứu tài trợ cho mạng nơ-ron nghiên cứu nhanh chóng thu hẹp hầu như không có gì. Trớ trêu thay, sử dụng các thuật toán tuyên truyền trở lại học tập mới cho multilayer mạng mà đã gây ra một trỗi dậy lớn trong mạng nơ-ron Các nghiên cứu trong cuối thập niên 1980 thực sự được phát hiện lần đầu tiên vào năm 1969 (Bryson và 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 ứng xử thông minh. Ví dụ, Minsky và Papert của cuốn sách nhận thức về
tions (1969) đã chứng minh rằng, mặc dù perceptron (một dạng đơn giản của mạng lưới thần kinh) có thể được
hiển thị để tìm hiểu bất cứ điều gì họ có khả năng đại diện, họ có thể đại diện cho rất ít. Trong
đó, 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 họ
kết quả này không áp dụng đối với phức tạp hơn, các mạng đa lớp, kinh phí nghiên cứu cho thần kinh-net
nghiên cứu 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 vào những năm cuối thập niên 1980 đã thực sự phát hiện đầu tiên vào năm 1969 (Bryson và Ho, 1969).