感知机由Frank Rosenblatt于1958年提出，它是一种单层神经网络，能够在输入数据的基础上自动调整权重以完成分类任务。尽管当时的技术条件有限，但这项研究激发了人们对人工智能领域的极大兴趣，并推动了一系列相关技术的发展。
然而，在随后的几年里，由于理论上的局限性和实际应用中的困难，人工神经网络的研究遭遇了一次低谷期。直到80年代中期，随着反向传播算法（Backpropagation）的重新发现以及计算机性能的提升，人工神经网络再次迎来了发展的春天。这次复兴标志着人工神经网络进入了更深层次的研究阶段，并逐渐成为现代机器学习和深度学习的重要组成部分。
