卷积神经网络研究综述_李炳臻1
需积分: 0 126 浏览量
2022-08-03
12:40:53
上传
评论
收藏 2.24MB PDF 举报
Computer Era No. 4 2021
0 引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，
CNN）是一类包含卷积计算并且含有深层次结构的深
度前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一
[1-2]
，21
世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的
改进，卷积神经网络得到了快速发展。较之于传统方
法，卷积神经网络的优点在于可自动提取目标特征，
发现样本集中特征规律，解决了手动提取特征效率低
下、分类准确率低的不足，因此卷积神经网络被广泛
应用于图像分类、目标识别、自然语言处理等领域
[3]
，
取得了瞩目的成就。
1 卷积神经网络的发展历程
卷积神经网络最早可以追溯到 1943 年，心理学家
Warren 和数理逻辑学家 Walter 在文献[4]第一次提出
神经元的概念，通过一个简单的数学模型将神经反应
简化为信号输入、求和、线性激活及输出，具有开创性
意义；1958 年神经学家 Frank 通过机器模拟了人类的
感知能力
[5]
，这就是最初的“感知机”，同时他在当时的
计算机 IBM704 上完成了感知机的仿真，能够对三角
形和四边形进行分类，这是神经元概念提出后第一次
成功的实验，验证了神经元概念的可行性。以上是
神经元发展的第一阶段。第一代神经网络由于结构
单一，仅能解决线性问题。此外，认知的限制也使得
神经网络的研究止步于此。
第二代卷积神经网络出现于1985年，Geoffrey Hinton
在神经网络中使用多个隐含层进行权重变换，同时提
出了误差反向传播算法(Backpropagationalgorithm，BP
算法)
[6]
，求解各隐含层的网络参数，优点是理论基础牢
固、通用性好，不足之处在于网络收敛速度慢、容易出
DOI:10.16644/ j.cnki.cn33-109 4/tp.2021.04.00 3
卷积神经网络研究综述
李炳臻
1
，刘 克
2
，顾佼佼
2
，姜文志
2
(1. 中国人民解放军 95668 部队，云南 昆明 650000；2. 海军航空大学岸防兵学院)
摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程, 介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了
有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet 等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出
卷积神经网络未来的研究方向。
关键词：卷积神经网络；AlexNet；VGGNet；GoogLeNet；ResNet
中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1006-8228(2021)04-08-05
Review of the researches on convolutional neur al netw orks
Li Bingzhen
1
, Liu Ke
2
, Gu Jiaojiao
2
, Jiang Wenzhi
2
（1. 95668 unit of PLA, Kunming, Yunnan 650000, China; 2. Naval Aviation University, Coast Guard Academy）
Absrtact： This paper reviews the development of convolutional neural networks, and introduces the basic operation unit of
convolutional neural networks. On the basis of consulting a la rge amount of information, th is paper focuses on th e rep resentative
convolutional neural networks such as AlexNet, VGGNet, G oogLeNet and ResNet etc., analyzes the techno logies they used,
summarizes and analyzes their advan tages and disadvantages, and points out the future res earch direction of convolutional neural
networks.
Key word s：c onvolutional neural networks; AlexNet; VGGNet; Goog LeNet; ResNet
收稿日期：2020-11-19
作者简介：李炳臻（1996-），男，山西运城人，硕士，主要研究方向：人工智能深度学习技术。
·· 8
评论0