人工智能卷积的概念是什么-人工智能卷积的概念是什么意思

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能卷积的概念是什么的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能卷积的概念是什么的解答，让我们一起看看吧。

1. 卷积神经网络是谁首先提出的？
2. 卷积神经网络模型属于哪个人工智能学派的成果？
3. 卷积神经网络的共性？
4. 卷积神经芯片是什么？

卷积神经网络是谁首先提出的？

，卷积神经网络是由Yann LeCun在1989年提出的LeNet中首先被使用，但是由于当时的计算能力不够，并没有得到广泛的应用，到了1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功，LeNet-5的成功使卷积神经网络的应用得到关注。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 。LeNet-5基本上定义了现代卷积神经网络的基本结构，其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为有效提取了输入图像的平移不变特征，使得对于特征的提取前进了一大步，所以我们一般的认为，Yann LeCun是卷积神经网络的创始人。

福岛邦彦。

2021年4月29日，福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）获得 2021 年鲍尔科学成就奖。他为深度学习做出了杰出贡献，其最有影响力的工作当属「Neocognitron」卷积神经网络架构。

福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)设计的具有学习能力的人工多层神经网络，可以模仿大脑的视觉网络，这种「洞察力」成为现代人工智能技术的基础。福岛博士的工作带来了一系列实际应用，从自动驾驶汽车到面部识别，从癌症检测到洪水预测，还会有越来越多的应用。

卷积神经网络模型属于哪个人工智能学派的成果？

属于联结主义的成果。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

卷积神经网络的共性？

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。

卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”。

对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；

在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被大量应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习。

其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。

卷积神经芯片是什么？

卷积神经芯片(Convolutional Neural Network，CNN)是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。

到此，以上就是小编对于人工智能卷积的概念是什么的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能卷积的概念是什么的4点解答对大家有用。

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