介绍一下卷积神经网络的发展历史

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，主要应用于图像和视频处理领域，其历史可以追溯到20世纪80年代和90年代的神经科学和计算机视觉领域。

1980年代末，神经科学家David Hubel和Torsten Wiesel发现了大脑中视觉皮层神经元对图像中不同方向的边缘有不同的响应，这启发了Yann LeCun等人在1998年提出了第一个卷积神经网络模型LeNet，用于手写数字识别。

2006年，Geoffrey Hinton等人提出了深度学习模型Deep Belief Network，使得神经网络可以处理更大规模、更复杂的数据集，为卷积神经网络的发展打下了基础。

2012年，Alex Krizhevsky等人提出了名为AlexNet的卷积神经网络模型，用于在ImageNet比赛中进行图像分类任务，取得了惊人的成绩，使得卷积神经网络在计算机视觉领域得到了广泛应用。

随着计算机硬件性能的不断提高，卷积神经网络的深度和参数数量也不断增加，例如VGG、GoogLeNet、ResNet等模型，取得了图像分类、目标检测、语义分割等领域的重要进展。