卷积神经元网络的发展历史

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测、人脸识别等。下面是卷积神经网络的发展历史：

1. 1980年代，Fukushima提出了神经认知机（Neocognitron）模型，该模型可以处理图像的局部特征。

2. 1990年代，LeCun等人提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），并成功应用于手写数字识别任务。

3. 2012年，Krizhevsky等人使用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）在ImageNet比赛中击败了传统机器学习算法，引起了广泛关注。

4. 2014年，Simonyan和Zisserman提出了VGGNet，该网络使用更小的卷积核，并增加了网络深度，取得了更好的性能。

5. 2015年，He等人提出了残差网络（ResNet），该网络采用残差块（Residual Block）结构，可以训练更深层的卷积神经网络。

6. 2016年，Huang等人提出了密集连接卷积网络（DenseNet），该网络在每个卷积层都与前面所有层相连，可以充分利用前面层的特征信息。

7. 2017年，Gao等人提出了深度可分离卷积神经网络（Depthwise Separable Convolutional Neural Network，DS-CNN），该网络可以减少参数数量和计算复杂度。

8. 近年来，卷积神经网络在各个领域得到了广泛应用，并不断推动着计算机视觉领域的发展。