深度学习CNN发展大事件一览
深度学习(DeepLearning)尤其是卷积神经网络(CNN)作为近几年来模式识别中的研究重点,受到人们越来越多的关注,相关的参考文献也是层出不穷,连续几年都占据了CVPR的半壁江山,但是万变不离其宗,那些在深度学习发展过程中起到至关重要的推动作用的经典文献依然值得回味,这里依据时间线索,对CNN发展过程中出现的一些经典文献稍作总结,方便大家在研究CNN时追本溯源,在汲取最新成果的同时不忘经典。 首先这里给出CNN在发展过程中的一些具有里程碑意义的事件和文献: 对于CNN最早可以追溯到1986年BP算法的提出,然后1989年LeCun将其用到多层神经网络中,直到1998年LeCun提出LeNet-5模型,神经网络的雏形完成。在接下来近十年的时间里,卷积神经网络的相关研究趋于停滞,原因有两个:一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大,当时的硬件计算能力完全不可能实现;二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。2006年,Hinton终于一鸣惊人,在《科学》上发表文章,CNN再度觉醒,并取得长足发展。2012年,ImageNet大赛上CNN夺冠,201...