- 深度學習原理與應用
- 周中元 黃穎 張誠 周新
- 240字
- 2021-04-30 22:05:40
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。