福島のビデオ(1986年)は、手書きの数字を認識するCNNを示しており[3]、ルカンの動画(1989年)の3年前のものです。 CNNタイムラインは[5]より引用: ★ 1969年:福島邦彦は整流線形単位(ReLU)[1]を発表し、現在CNNで広く使われています。 ★ 1979年:福島は畳み込み層とダウンサンプリング層を用いた基本的なCNNアーキテクチャを発表しました[2]。彼はそれをネオコグニトロンと呼んだ。これは監督なし学習ルールで訓練されていました。コンピュートは1989年の100倍のコストで、現在の10億倍も高価でした。 ★ 1986年:福島の手書き数字認識に関するビデオ[3]。 ★ 1988年:Wei Zhangらは、逆伝搬によって訓練された最初の「現代的」な2次元CNNを開発し、文字認識にも応用しました[4]。当時はコンピュートのコストが今日の約1000万倍も高かったのです。 ★ 1989年以降:他者による後期の研究[5]。 参考文献(詳細は[5]参照) [1] 福島三(1969年)。多層的なアナログしきい値要素による視覚的特徴抽出。IEEEシステム科学・サイバネティクス取引。5 (4): 322-333.この研究は、現在CNNやその他のニューラルネットで広く使われている整流線形単位(ReLU)を導入しました。 [2] 福島 K. (1979)位置の変化に影響されないパターン認識メカニズムのためのニューラルネットワークモデル—ネオコグニトロン。IECE通訳、第J62-A巻、第10号、658-665頁、1979年。最初のディープ畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャで、交互の畳み込み層とダウンサンプリング層が特徴です。日本語で。英語版:1980年。 [3] 1986年、福島光、三宅、伊藤哲(NHK科学技術研究所)が制作した映画。YouTube: [4] 張華、田田、伊藤敬、市岡義。シフト不変パターン認識ニューラルネットワークとその光学アーキテクチャ。応用物理学会年次会議論文集、1988年。文字認識に応用された最初の「現代的」なバックプロパゲーション訓練済み2次元CNN。 [5] J. シュミットフーバー(AIブログ、2025年)。畳み込みニューラルネットワークを発明したのは誰ですか?