请总结以下文本，用一段话呈现，突出神经网络的前辈探索成就和重要论文：Von Neumann接下来回顾了正统的历史上为数众多的神经网络模型。优化的数学模型包括Hopfield网络，恒等网络和离散时间递归网络等，这些模型的提出对于理解神经网络的运作有着重要意义。赫布理论(Hebbian learning)和他的理论基础是连接主义(Connectionist)的一个例证。神经网络的关键性著作之一，即《神经元》（1943）在由McCulloch和Pitts发表的，由于其差劲的计算能力并没有立刻得到广泛的应用，但经典的描述和对外发动静的支持，加之建立在其之上的庞大的逻辑系统，为理论界人士所注意和欣赏。
神经网络的前辈探索成就包括Hopfield网络、恒等网络和离散时间递归网络等模型的提出，以及赫布理论的基础性工作。重要论文如McCulloch和Pitts在1943年发表的《神经元》，尽管初期由于计算能力的限制未广泛应用，但其经典的描述和逻辑系统为后来的理论研究奠定了基础。
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神经网络的前辈探索成就包括Hopfield网络、恒等网络和离散时间递归网络等模型的提出，以及基于赫布理论的连接主义的奠基。重要论文如McCulloch和Pitts在1943年发表的《神经元》，虽然初期因计算能力限制未广泛应用，但其经典的描述和逻辑系统为后来的理论研究提供了坚实的基础。
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