卷积神经网络 - 卷积神经网络与深度学习的历史篇

序言

卷积神经网络（$\text{Convolutional Neural Networks, CNN}$）与深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，其发展历程充满了探索与突破。深度学习，作为一系列算法的统称，旨在模拟人类大脑中的学习和思维过程，其核心在于通过神经网络的多层结构自动构建并提取数据特征。而卷积神经网络，作为深度学习的代表算法之一，特别擅长于处理图像和视频等具有网格化特征的数据，其发展历程更是与计算机视觉领域的进步紧密相连。

历史脉络概述

• 卷积神经网络的历史可以追溯到$20$世纪$60$年代，当时美国神经生物学家大卫·休伯尔（$\text{David Hubel}$）和托斯坦·维厄瑟尔（$\text{Torsten Wiesel}$）对猫视觉系统的研究为后来的卷积神经网络奠定了理论基础。

• 然而，直到$20$世纪$80$年代，日本科学家福岛邦彦才首次提出了包含卷积层和池化层的神经网络结构，为卷积神经网络的诞生奠定了基础。

• 随后，$\text{Yann LeCun}$在$1998$年提出了$\text{LeNet-5}$，将反向传播算法应用于卷积神经网络的训练，标志着现代卷积神经网络的雏形形成。

• 进入$21$世纪后，随着计算能力的提升和大数据的兴起，深度学习及卷积神经网络迎来了爆发式增长。

• 特别是在$2012$年的$\underline{\text{ImageNet}}$图像识别大赛中，$\text{AlexNet}$的出色表现彻底改变了图像识别领域的格局，卷积神经网络开始成为计算机视觉领域的主流技术。

• 此后，$\text{VGGNet}$、$\text{GoogleNet}$、$\text{ResNet}$等网络框架相继涌现，不断推动着卷积神经网络的发展和应用。

卷积神经网络与深度学习的历史

• 卷积网络在深度学习的历史中发挥了重要作用。
  • 它们是将研究大脑获得的深刻理解成功用于机器学习应用的关键例子。
  • 它们也是第一个表现良好的深度模型之一，远远早于任意深度模型被认为是可行的。
• 卷积网络也是第一个解决重要商业应用的神经网络，并且仍然是当今深度学习商业应用的前沿。
  • 例如，在 $20$ 世纪 $90$ 年代， $\text{AT\&T}$ 的神经网络研究小组开发了一个用于读取支票的卷积网络($\text{LeCun et al.,2001}$)。
• 到 $90$ 年代末， $\text{NEC}$ 部署的这个系统用于读取美国所有支票的 $10％$以上。后来，微软部署了若干个基于卷积网络的 $\text{OCR}$ 和手写识别系统 ($\text{Simard et al., 2003}$)。
• 我们将在后续篇章卷积网络的应用中介绍关于卷积网络的这种应用和更现代应用的更多细节。
• 到 $2010$ 年以前的更为深入的卷积网络历史可以参见 ($\text{LeCun et al., 2010}$)。
• 卷积网络也被用来赢得许多比赛。当前对深度学习的商业兴趣的热度始于$\text{Krizhevsky et al. (2012a)}$ 赢得了 $\text{ImageNet}$ 对象识别挑战，但是卷积网络已经被用于赢得其他机器学习和计算机视觉竞赛了，这些比赛在几年前影响较小。
• 卷积网络是用反向传播训练的第一个有效的深度网络之一。
  • 现在仍不完全清楚为什么卷积网络在一般的反向传播网络被认为已经失败时反而成功了。
  • 可能简单地归结为卷积网络比全连接网络计算效率更高，因此使用它们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易。
  • 更大的网络也似乎更容易训练。
  • 利用现代硬件，大型全连接的网络对许多任务也执行得很合理，即使使用过去那些全连接网络被认为不能工作的很好的数据集和当时流行的激活函数时，现在也能执行得很好。
  • 可能神经网络成功的主要阻碍是心理（实践者没有期望神经网络有效，所以他们没有认真努力地使用神经网络）。
  • 无论如何，幸运的是卷积网络在几十年前就表现良好。
  • 在许多方面，它们为余下的深度学习传递火炬，并为一般的神经网络被接收铺平了道路。
• 卷积网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网格结构拓扑的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸。
  • 这种方法在二维图像拓扑上是最成功的。
  • 为了处理一维序列数据，我们接下来转向神经网络框架的另一种强大的专业化：循环神经网络。

总结

卷积神经网络与深度学习的历史是一部不断探索与突破的科技史。从最初的理论研究到如今的广泛应用，它们不仅改变了计算机视觉领域的面貌，也深刻影响着自然语言处理、医疗诊断、金融分析等多个领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，卷积神经网络与深度学习将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会的发展贡献更多力量。

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