谁发明了神经网络？
我们使用对比学习法对比了费曼技巧和控制论，费曼技巧和教学相长，费曼技巧和Learning by teaching，也可以对比学习费曼技巧和神经网络。
1943年，美国神经生理学家沃伦•麦卡洛克（Warren McCulloch）和数学家沃尔特•皮茨（Walter Pitts）合作，对大脑的神经元进行类比和建模，发明了人工神经网络。麦卡洛克不懂数学，皮茨不懂神经学，两者跨界融合，产生了影响世界的神经网络（如图1所示）。
人脸识别、自动驾驶、语音识别、机器人控制、图像分类等等都离不开神经网络，神经网络很多时候比人脑做的还要好，比如谷歌围棋软件阿尔法狗击败了棋王李世石。
神经网络的输入层模拟大脑神经元的树突，用来接收输入信号；加权和模拟细胞体，用来加工和处理接收的信号；激活函数用来模拟轴突，用来控制信号的输出；输出层模拟突触，用来对结果进行输出（如图2所示）。
皮茨是控制论创始人维纳的学生，加上麦卡洛克，他们三个人就组成了金三角。控制论和神经网络也是相互影响和促进。控制论有前馈和反馈的区分，神经网络也有。按照学习方式分类，神经网络有三种，包括无监督学习、有监督学习和强化学习（如图3所示）。
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