深度学习——CNN发展历程简述
来源:互联网 发布:浏览器默认端口号 编辑:程序博客网 时间:2024/06/15 18:10
CNN(卷积神经网络)的鼻祖LeCun,于1998年提出LeNet-5模型,标志着神经网络的正式出生。
1998年:
1998年LeCun在《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出LeNet-5模型。
由于两个原因,一是BP训练时的计算量太大,硬件计算能力差;二是浅层机器学习算法也开始表现得越来越好,特别是SVM。CNN休眠了。
2006年:
Geoff Hinton在《科学》杂志上发表的文章《Reducing the dimensionality of data with neural networks》,文章指出:多隐层神经网络具有更为优异的特征学习能力,并且其在训练上的复杂度可以通过逐层初始化来有效缓解。
2012年:
2012年Alexnet在ImageNet竞赛中得了两个第一,正确率超出第二近10%。详细信息记录在Geoff Hinton的文献《Imagenet classification with deep convolutional neural networks》中。
Taigman等人发表在2014年的CVPR上的文章《DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification》。同时DeepFace成为CNN在人脸识别领域中的标志性研究成果。
2015年:
2015年深度学习领域的三巨头LeCun、Bengio 、Hinton在Nature上发表一篇名为《Deep Learning》的综述,系统地总结了深度学习的发展前世今生,是一篇科普性较强的文章。
今天,得益于GPU硬件加速和大数据技术,CNN已从学术界走向工程界,大量应用在图像分类、物体检测、图像分割、图像标注、图像生成等实际工程领域。
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