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随着AI的发展，卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN )已经成为员工使用最典型、最高效的神经网络体系结构之一。
1980年，日本科学家dddxs在论文《Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position》中提出了包括卷积层、池化层的神经网络结构。
1998年，颜值le Cun等人发表论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，其中提出了LeNet-5，将BP算法应用于神经网络结构训练，形成了现代卷积神经网络的雏形。
随着后续的改进和发展，CNN的框架和结构趋于成熟，性能逐渐上升，逐渐发展成为目前我们看到的经典结构。
研究人员和工业界的员工也已经把CNN作为一个自然的框架，并在此基础上进行改进和创新。 当然，燕乐村也已经成为大家心中的“深度学习三巨头”之一。
迄今为止，CNN已广泛应用于图像分类、物体检测、物体跟踪、姿态估计、文本检测识别、场景标记、目标定位、物体分割等领域，为人们的日常生活提供了极大的便利。
都知道，想到并创造出一个新事物，远远比接受和掌握它要困难百倍。
那大家有没有想象过，CNN刚诞生的时候，场景是怎么样的？
今天，Reddit之前的帖子发布了视频：
视频记录了1993年32岁的杨乐村展示的世界上第一个用于文本识别的卷积网络。
注意，这是 《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》 发布的五年以前。
视频详细显示了当时Lecun等人在手动数字数据集上的实验结果。
无一例外，当时的CNN已经可以以强大的准确率，正确对应输入，表现了完美的结果
现在，让我们来看看过去是如何识别手写数字的。 下图是过去识别手写数字的网络结构：
每层网络都与相邻层连接。 然而，这样不考虑图像中的像素的空间分布，并且不管两个像素是靠近还是非常远都同样看待它是不合理的。
另一方面，可以构建CNN的出现，考虑到了输入值的（像素的）空间分布更深的网络结构，具有更好的识别效果。
通过对旧神经网络框架的调整和修改，以及BP算法的引入，识别效果惊人地提高，为经典框架CNN的发展真正打开了大门。
此外，算法输出的结果可以“学习”到输入数字的位置，不同的输入情况下具有很好的鲁棒性。 这在1993年，完全可以说是惊人的。
另外，这次曝光出来的实验涉及的输入类型，并不局限于MNIST
当时的LeCun和其他研究者可能无法想象小实验室提出的体系结构将对未来整个AI的发展起到重要作用。
看着当时他们脸上的笑容，加上满满的成就感，还有更多的是热爱、激情，以及对研究结果的兴奋
穿着最朴素的衣服，躲在小办公室里，但他们的光芒，闪耀着谁都不能忽视的光芒。
是啊，不管功利，真正追求自己真正爱的东西的时候，每个人都会有吸引的光芒。
现在，世界上很多研究者都在努力探索，开拓未来，为后人打开窗户。
也许有人会怀疑自己的工作是否真的有意义
，是的，一份工作的真正价值，并不一定会体现在当下，就像直到2012年，Imagenet图像识别大赛中，Hinton组的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》中提到的Alexnet引入了全新的深层结构和dropout方法，一下子把error rate从25%以上提升到了15%，颠覆了图像识别领域之后，CNN才开始得到最蓬勃的发展一样。只要你热爱你所做的，并不断去尝试，不管一时成功还是失败，它都具有极大的意义。
正是整个行业所有从业人员都在奋力地奔跑，这个领域的发展，才焕发出了最大的活力，其中的每个正在学术一线钻研的科研人员，他们的每一份尝试，每一次探索，每一次突破，都值得我们给予最大的敬意。
参考链接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/kuc6tz/d_a_demo_from_1993_of_32yearold_yann_lecun/
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我是ljdzxcKings，985AI博士，华为云专家、CSDN博客专家（人工智能领域优质作者）。单个AI开源项目现在已经获得了2100+标星。现在在做AI相关内容，欢迎一起交流学习、生活各方面的问题，一起加油进步！
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