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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络
资料介绍
从1989年Lecun提出第一个真正意义上的卷积神经网络到今天为止，它已经走过了29个年头。自2012年AlexNet网络出现之后，最近6年以来，卷积神经网络得到了急速发展，在很多问题上取得了当前最好的结果，是各种深度学习技术中用途最广泛的一种。在本文中SIGAl将为大家回顾和总结卷积神经网络的整个发展过程。
早期成果
卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。
第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字符的识别，是当前各种深度卷积神经网络的鼻祖。接下来我们介绍LeCun在早期提出的3种卷积网络结构。
文献[1]的网络由卷积层和全连接层构成，网络的输入是16x16的归一化图像，输出为0-9这10个类，中间是3个隐含层。这个网络的结构如下图所示：
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