43、卷积神经网络基础概念详解

卷积神经网络基础概念详解

1. 卷积神经网络的起源与发展

卷积神经网络（CNN）的发展历程是一个不断演进的过程。1959 年，神经生理学家 David Hubel 和 Torsten Wiesel 进行实验并发表论文，指出猫脑内的神经元呈分层组织，这些层通过先提取局部特征，再组合特征以实现更高层次的视觉模式识别。这一概念后来成为深度学习的核心原则之一。

1980 年，受 Hubel 和 Wiesel 工作的启发，Kunihiko Fukushima 提出了神经认知机（Neocognitron），它是一种自组织神经网络，包含多个层，能够通过学习分层识别视觉模式，成为了 CNN 的第一个理论模型。

1989 年，LeCun 等人对神经认知机的架构进行了重大改进，开发了现代 CNN 框架 LeNet - 5。LeNet - 5 成功识别了 MNIST 手写数字数据集，它使用误差反向传播算法进行训练，能够直接从原始输入图像中识别视觉模式，无需单独的特征工程机制。

然而，在发现 LeNet - 5 之后，由于缺乏大量训练数据、算法创新不足和计算能力有限等问题，CNN 在各种复杂问题上表现不佳。但在大数据时代，我们拥有了大量标记数据集、更具创新性的算法以及强大的 GPU 机器。2012 年，Krizhevsky 等人设计了 AlexNet，它在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了惊人的准确率。AlexNet 的胜利为发明多种 CNN 模型以及将这些模型应用于计算机视觉和自然语言处理的不同领域铺平了道路。

其发展历程可以用以下 mermaid 流程图表示：