卷积神经网络模型的参考文献

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN的设计灵感来源于视觉神经系统，通过共享权重和局部连接来提取特征。以下是一些关于卷积神经网络的经典参考文献：

1. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" - Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton (2012)：这篇论文介绍了AlexNet，它是第一个在大规模图像分类（如ILSVRC）中取得显著性能提升的深度CNN模型。

2. "Deep Learning" - Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, and Aaron Courville (2016)：这本书详细阐述了深度学习的理论，其中包括卷积神经网络的原理和应用。

3. "Convolutional Neural Networks for Visual Recognition" - Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton (2015)：这篇综述文章回顾了CNN的历史和它们在计算机视觉领域的成功应用。

4. "Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition" - Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun (2014)：文中介绍的SPPnet模型扩展了CNN对输入尺度不变性的处理。