大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于卷积神经网络发展的问题，于是小编就整理了4个相关介绍卷积神经网络发展的解答，让我们一起看看吧。
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。
卷积神经网络如何对一维信号进行特征提取？
你好，对信号的特征提取在数学上看其实就是做一个滤波的运算，实际上都是通过卷积来实现的。下面是一个matlab的实现：function r= my_conv(a, b)m=length(a);n=length(b);r=zeros(1, m+n-1);for k = 1:m
简述卷积神经网络训练思想？
卷积神经网络（CNN）的训练思想是通过反向传播算法来优化网络参数。首先，随机初始化网络权重，将输入数据通过卷积层、激活函数和池化层进行前向传播，得到预测结果。
然后，计算预测结果与真实标签之间的误差，并利用误差来更新网络权重，使得预测结果逼近真实标签。
这个过程通过反向传播算法，将误差从输出层向前传播，根据梯度下降法更新每一层的权重。重复这个过程，直到网络收敛，即误差达到最小值，完成训练。
如何减少卷积神经网络和循环神经网络的梯度消失问题？
减少卷积神经网络和循环神经网络的梯度消失问题的方法:
，单独组件的神经网络参数可以先分别在相关任务上进行独立的训练从而得到较好的初始值，再将它们接入更大的级联网络进行进一步精调。
例如，我们可以先在一个相对较大的词性标注语料上训练词性预测网络，再将其隐层接入训练数据较少的句法分析网络。当训练数据中同时含有两个任务的直接监督信息时，我们可以创建一个双输出的神经网络，对每一个任务的输出均计算一个单独的损失，并将这两个任务的损失求和从而得到整体损失，根据该损失即可进行误差梯度的反向传播。
1 进行参数初始化或更新，避免梯度消失2 使用非饱和激活函数，比如ReLU，可以增加梯度传递3 使用残差连接来增加信息传递4 使用批量归一化来规范化输入，减少输入的动态范围5 使用梯度裁剪来缩小梯度，避免梯度爆炸问题6 使用LSTM和GRU等特殊的循环神经网络结构，来避免长期依赖问题7 对于长序列的循环神经网络，可以采用分段循环或注意力机制来避免梯度消失问题。
以上这些方法可以帮助减少卷积神经网络和循环神经网络的梯度消失问题，让神经网络模型更加稳定和可靠。
到此，以上就是小编对于卷积神经网络发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于卷积神经网络发展的4点解答对大家有用。
