从人工神经元雏形到大模型时代的Transformer变体，神经网络的发展是单模型突破→衍生改进→跨架构融合的递进过程，核心遵循**“线性建模→循环时序建模→注意力并行建模→大模型融合建模”**的技术主线。

以下梳理从1940s至今所有核心模型，明确每个模型的前身（技术源头）+ 后继（衍生/改进模型），按时间顺序排列，同时标注核心创新+历史定位，让前身后继关系一目了然（覆盖你关注的RNN、LSTM、Transformer全溯源）。

核心说明

1. 前身：指模型的核心技术源头/直接设计依据（如LSTM前身是RNN，指LSTM基于RNN的循环结构改进）；
2. 后继：指模型的直接衍生/改进/升级版本（如RNN后继是双向RNN+LSTM，指两者均基于RNN核心结构优化）；
3. 跨架构继承：部分模型无直接单前身，而是融合多个模型的核心思想（如Transformer融合“注意力机制+前馈网络”，标注为多源头融合）；
4. 时间节点：标注首次提出/落地实用的关键年份，部分模型后续有优化但以“首次突破”为准。

全谱系模型发展脉络（按时间排序，前身后继清晰标注）

第一阶段：人工神经元雏形（1943-1969）—— 神经网络的“细胞级”发明

1. 1943年：M-P神经元模型

• 前身：神经科学的生物神经元原理（人类神经元的“接收-整合-输出”模式）；
• 后继：感知机、Adaline（所有人工神经网络的终极源头，无任何人工模型前置）；
• 核心创新：首次用数学公式定义人工神经元，模拟“阈值激活”规则，实现基础逻辑运算（与/或/非）；
• 历史定位：神经网络的起点，所有模型的“共同祖先”。

2. 1958年：感知机（Perceptron）

• 前身：M-P神经元模型（直接基于其阈值激活逻辑改进）；
• 后继：Adaline、Madaline、单层线性神经网络；
• 核心创新：提出首个可训练的人工神经元，实现权重自动迭代更新，无需人工设定；
• 历史定位：从“理论神经元”到“可训练模型”的首次突破，解决简单线性二分类问题。

3. 1960s：Adaline/Madaline（自适应线性神经元/多线性神经元）

• 前身：感知机（继承其“权重训练”核心，替换激活函数）；
• 后继：传统前馈神经网络（FNN）、线性回归神经网络；
• 核心创新：将阶跃激活改为线性激活，提出LMS最小均方误差算法，支持回归任务+多分类任务；
• 历史定位：前馈网络雏形，首次实现“多神经元前馈组合”，信息单向流动的核心特征确立。

4. 1960s：带延迟的感知机

• 前身：感知机+时序数据建模需求（为感知机增加时间延迟单元，无直接人工模型前身）；
• 后继：霍普菲尔德网络、Elman/Jordan网络（现代RNN）；
• 核心创新：首次为神经网络引入时间维度，让模型能参考历史输入，是时序建模的原始尝试；
• 历史定位：从“静态建模”到“动态时序建模”的第一个探索者。

第二阶段：传统前馈+早期循环雏形（1982-1986）—— 两大架构（FNN/RNN）正式奠基

5. 1982年：霍普菲尔德网络（Hopfield Network）

• 前身：带延迟的感知机+反馈机制（继承时序建模思路，引入“输出反馈到输入”的闭环结构）；
• 后继：Elman/Jordan网络（现代RNN）、玻尔兹曼机；
• 核心创新：提出全连接反馈结构+能量函数，让模型具备“联想记忆”能力，是循环结构的核心灵感来源；
• 历史定位：非严格意义的RNN，但为后续RNN的循环连接思想提供了关键依据。

6. 1985年：玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）

• 前身：霍普菲尔德网络+概率统计理论（继承反馈结构，引入概率分布处理噪声数据）；
• 后继：受限玻尔兹曼机（RBM）、深度置信网络（DBN）；
• 核心创新：引入隐变量，将神经元输出改为概率值，能处理带噪声的复杂数据；
• 历史定位：概率建模的突破，为后续RNN的“隐藏状态”提供设计灵感。

7. 1986年：传统前馈神经网络（FNN）+ BP反向传播算法

• 前身：Adaline/Madaline（继承前馈结构，引入隐藏层+非线性激活）；
• 后继：卷积神经网络（CNN）、所有深度前馈网络（DFN）；
• 核心创新：提出BP误差反向传播算法，引入隐藏层+非线性激活函数（Sigmoid），解决多层网络的训练问题；
• 历史定位：前馈网络正式成型，深度学习的“架构基石”，后续CNN/Transformer均包含前馈网络组件。

8. 1986年：Elman网络/Jordan网络

• 前身：霍普菲尔德网络+带延迟的感知机（融合反馈结构+时序建模，首次定义现代RNN的核心）；
• 后继：双向RNN（BRNN）、LSTM、GRU（现代RNN的正式起点，后续所有循环模型均基于此）；
• 核心创新：提出循环连接+隐藏状态，让模型能自动捕捉时序依赖，处理变长序列，无需人工设定延迟步数；
• 历史定位：现代RNN正式诞生，确立“隐藏状态为短期记忆”的核心设计逻辑。

第三阶段：循环时序建模黄金期（1997-2014）—— RNN家族的迭代与实用化

9. 1997年：双向RNN（BRNN）

• 前身：Elman/Jordan网络（标准RNN）（直接基于单向RNN改进，无其他源头）；
• 后继：双向LSTM（Bi-LSTM）、双向GRU（Bi-GRU）；
• 核心创新：提出正向+反向并行的双循环结构，让模型能捕捉双向上下文依赖（如文本的前文+后文）；
• 历史定位：RNN的上下文能力增强版，为后续双向时序模型奠定结构基础。

10. 1997年：长短期记忆网络（LSTM）

• 前身：标准RNN（Elman网络）（继承循环结构+隐藏状态，解决其核心痛点）；
• 后继：GRU、堆叠LSTM、LSTM+Attention；
• 核心创新：引入门控机制（遗忘/输入/输出门）+细胞状态，从根本上解决RNN的梯度消失/爆炸问题，实现长序列建模；
• 历史定位：RNN实用化的里程碑，让循环神经网络从“理论可行”走向“工业应用”，2010-2017年时序建模的绝对主流。

11. 2006年：卷积神经网络（CNN）—— 前馈网络的分支突破

• 前身：传统前馈神经网络（FNN）（继承前馈结构，改进连接方式）；
• 后继：深度CNN（AlexNet/ResNet）、循环卷积网络（RCNN）、CNN+LSTM；
• 核心创新：提出局部连接+权值共享+池化，大幅减少参数数量，增强对图像/语音的变换鲁棒性（平移/旋转/缩放）；
• 历史定位：前馈网络的核心变体，计算机视觉的“开山鼻祖”，与RNN形成“视觉/时序”两大架构分野。

12. 2014年：门控循环单元（GRU）

• 前身：LSTM（直接基于LSTM的门控机制简化，继承细胞状态的核心思想）；
• 后继：双向GRU、GRU+Attention、轻量级时序模型；
• 核心创新：将LSTM的3个门简化为更新门+重置门，去掉独立细胞状态，参数减少1/3，训练速度大幅提升；
• 历史定位：LSTM的轻量化版本，低算力/实时场景的时序建模首选，性能与LSTM持平。

第四阶段：注意力机制崛起+Transformer范式革命（2015-2017）—— 从循环到并行的跨代突破

13. 2015年：RNN+Attention/LSTM+Attention

• 前身：LSTM/GRU + 注意力机制（机器翻译领域的原始注意力）（多源头融合，无单一前身）；
• 后继：Transformer、注意力机制的全场景落地；
• 核心创新：为循环模型引入动态注意力权重，让模型能聚焦长序列的关键信息，解决LSTM/GRU的“记忆平均分配”问题；
• 历史定位：注意力机制与循环模型的首次融合，为Transformer的出现提供核心技术基础（注意力机制的工程验证）。

14. 2017年：Transformer—— 跨架构的范式革命

• 前身：RNN+Attention + 传统前馈神经网络（FNN）（多源头融合，无单一直接前身：继承注意力机制的“聚焦能力”，用FNN替代循环结构，实现全并行）；
• 后继：BERT/GPT/Informer/Transformer-XL，所有大模型的共同核心；
• 核心创新：彻底抛弃循环结构，提出自注意力机制+位置编码+多头注意力，实现序列的全并行计算，完美解决长距离依赖，训练速度比LSTM提升一个数量级；
• 历史定位：神经网络的跨代突破，开启大模型时代，彻底取代RNN/LSTM的主流地位，成为NLP/时序/视觉等全场景的通用架构。

第五阶段：Transformer大模型时代（2018-至今）—— 变体迭代+跨架构融合

本阶段所有模型均以Transformer为核心前身，通过结构优化/多架构融合/规模扩张实现突破，分为NLP大模型、时序预测变体、跨模态融合模型三大分支，核心前身后继关系为Transformer→基础变体→大模型/融合模型。

15. 2018年：BERT/Transformer-XL/Informer（Transformer首批核心变体）

• 前身：Transformer（直接基于原始Transformer改进，无其他源头）；
• 后继：ALBERT/RoBERTa（BERT变体）、Longformer（超长序列）、各类行业定制化Transformer；
• 核心创新：
  • BERT：双向自注意力，解决原始Transformer的“单向编码”问题，成为NLP理解任务的基础；
  • Transformer-XL：引入分段循环机制，支持超长序列建模；
  • Informer：提出稀疏注意力，解决Transformer在时序预测中的“计算爆炸”问题；
• 历史定位：Transformer的场景化落地，让通用架构适配NLP/时序等具体任务。

16. 2018年：GPT-1/2（生成式Transformer）

• 前身：Transformer（继承解码器部分，采用单向自注意力）；
• 后继：GPT-3/4/文心一言/通义千问（所有大语言模型）；
• 核心创新：聚焦生成式任务，通过“预训练+微调”的范式，让模型具备文本生成能力；
• 历史定位：大语言模型（LLM）的起点，确立“预训练+微调”的大模型核心范式。

17. 2019-至今：大模型/融合模型（GPT-3/4、CLIP、CNN+Transformer、LSTM+Transformer）

• 前身：Transformer + 各传统架构（CNN/LSTM）/多模态数据（多源头融合，Transformer为核心）；
• 后继：大模型微调/量化/轻量化版本（如GPT-Q、Llama）；
• 核心创新：
  • 大语言模型（GPT-3/4）：千亿/万亿级参数规模，通过海量数据预训练实现“通用人工智能”雏形；
  • 跨模态模型（CLIP/BLIP）：融合Transformer与CNN，实现图像/文本/语音的跨模态理解；
  • 混合时序模型（LSTM+Transformer/CNN+Transformer）：取长补短，兼顾局部特征（CNN）、短期时序（LSTM）、长距离依赖（Transformer）；
• 历史定位：神经网络的当前最高形态，从“单任务模型”走向“通用大模型”，实现全场景适配。

核心模型前身后继极简梳理（聚焦你关注的RNN/LSTM/Transformer）

1. RNN全溯源

M-P神经元→带延迟的感知机→霍普菲尔德网络→Elman/Jordan网络（现代RNN）→双向RNN/LSTM→GRU→LSTM+Attention→Transformer

• 核心：RNN的直接前身是霍普菲尔德网络，终极源头是M-P神经元；直接后继是双向RNN和LSTM，跨代后继是Transformer（继承其时序建模需求，用注意力替代循环）。

2. LSTM全溯源

M-P神经元→RNN（Elman）→LSTM→GRU→LSTM+Attention→Transformer

• 核心：LSTM的唯一直接前身是RNN，核心改进是门控机制，直接后继是GRU，跨代后继是Transformer。

3. Transformer全溯源

M-P神经元→FNN（前馈网络）+ RNN+Attention（注意力机制）→Transformer→所有大模型

• 核心：Transformer无单一直接前身，是多源头融合的产物（核心为注意力机制+传统前馈网络），其注意力机制的工程验证来自LSTM+Attention，时序建模需求继承自RNN/LSTM。

全脉络时间轴极简版（按技术阶段划分）

1. 1943-1969：神经元雏形 → M-P神经元→感知机→带延迟的感知机
2. 1982-1986：两大架构奠基 → 霍普菲尔德网络→玻尔兹曼机→FNN（BP算法）→Elman/Jordan网络（RNN）
3. 1997-2014：循环+卷积双雄 → 双向RNN→LSTM→CNN→GRU
4. 2015-2017：注意力崛起+范式革命 → LSTM+Attention→Transformer
5. 2018-至今：大模型时代 → BERT/GPT→GPT-3/4→跨模态/混合模型