计算机视觉笔记总目录
1 为什么需要卷积神经网络
在计算机视觉领域，通常要做的就是指用机器程序替代人眼对目标图像进行识别等。那么神经网络也好还是卷积神经网络其实都是上个世纪就有的算法，只是近些年来电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新流行起来，因此卷积神经网络也一样流行。
- 1974年，Paul Werbos提出了误差反向传导来训练人工神经网络，使得训练多层神经网络成为可能。
- 1979年，Kunihiko Fukushima（福岛邦彦），提出了Neocognitron， 卷积、池化的概念基本形成。
- 1986年，Geoffrey Hinton与人合著了一篇论文：Learning representations by back-propagation errors。
- 1989年，Yann LeCun提出了一种用反向传导进行更新的卷积神经网络，称为LeNet。
- 1998年，Yann LeCun改进了原来的卷积网络，LeNet-5。