1950년대와 1960년대에 시작된 인공 신경망(ANNs)의 개념은 이러한 계산 모델의 최초 성공적인 실험이 진행된 시기로 역척될 수 있습니다. 1958년에 Frank Rosenblatt이 퍼셉트론이라는 근본적인 유형의 ANN을 창조함으로써 중대한 획기를 이룩했으며, 이는 학습하고 패턴을 인식하여 기본적인 분류 작업을 실행할 수 있는 ANN의 가능성을 갖추었습니다.
퍼셉트론을 이용한 실험은 그 학습과 분류 능력을 강조하며, 향후 신경망 연구에 있어서 중요한 거점으로 작용하는 상징적인 이정표를 찍었습니다. Rosenblatt의 퍼셉트론이 겸손한 모델이었더라도, 보다 복잡한 신경망 아키텍처의 발전을 위한 기초를 마련했습니다. 그러나 초기의 신경망은 일부 한계를 갖고 있었으며, 1969년에 Minsky와 Papert에 의해 보여진 것처럼 초기의 곡절로 인해 딥 러닝 연구의 발전이 잠시 지체되었던 적도 있습니다.
이러한 초기적인 어려움에도 불구하고, 시간이 흐름에 따라 기술적이고 이론적인 성숙이 ANN의 복잡성을 향상시켰으며, 적용 범위를 확대해 나갔습니다. 이러한 진전은 특히 21세기 초반부터 두드러지게 나타나며, 현대 딥 러닝의 발전을 촉발시켰습니다.