第4章　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）的發(fā)展起源于多層感知器，其原理源自于生物視覺神經(jīng)系統(tǒng)機理。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理領(lǐng)域被證明是非常有效的，在人臉識別、物體識別、機器人、自動駕駛等方面都有廣泛應(yīng)用。LeNet是楊立昆于1998年提出的第一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于自動識別郵政編碼，楊立昆因此贏得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父的美譽。2012年，辛頓教授和他的兩名學(xué)生艾利克斯·克莉澤夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊利亞·蘇特斯科娃（Ilya Sutskever）在ImageNet競賽上，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖像分類誤差從26%降到了15%，開啟了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興旺時代。