第4章　卷積神經網絡

卷積神經網絡（convolutional neural networks，CNN）的發展起源于多層感知器，其原理源自于生物視覺神經系統機理。卷積神經網絡在圖像處理領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用。LeNet是楊立昆于1998年提出的第一個卷積神經網絡，用于自動識別郵政編碼，楊立昆因此贏得卷積神經網絡之父的美譽。2012年，辛頓教授和他的兩名學生艾利克斯·克莉澤夫斯基（Alex Krizhevsky）和伊利亞·蘇特斯科娃（Ilya Sutskever）在ImageNet競賽上，使用卷積神經網絡將圖像分類誤差從26%降到了15%，開啟了卷積神經網絡的興旺時代。