叙述卷积神经网络发展历程

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一类特殊的神经网络，主要用于图像和语音识别等领域。下面是卷积神经网络的发展历程：

1. 1980年代：最初的神经网络是由多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）组成，但是 MLP 对于图像识别等问题并不适用。

2. 1990年代：Yann LeCun等人设计了一种卷积神经网络，称为LeNet。LeNet采用了卷积层和池化层，可以用于手写数字识别等任务。

3. 2000年代：随着计算机性能的提升，卷积神经网络的应用范围逐渐扩大，包括人脸识别、物体识别等。

4. 2010年代：Alex Krizhevsky等人设计了一种卷积神经网络，称为AlexNet。AlexNet在ImageNet图像识别比赛中取得了第一名，引发了卷积神经网络的热潮。

5. 2012年到2015年：随着深度学习的发展，卷积神经网络的深度逐渐加深，出现了VGG、GoogLeNet、ResNet等深度卷积神经网络。

6. 2016年至今：卷积神经网络的应用范围逐渐扩大，包括自然语言处理、语音识别等。同时，卷积神经网络和其他深度学习模型结合使用，取得了更好的效果。