1. Ранние модели: Неокогнитрон, предложенный Кунихико Фукусимой в 1980 году, представляет собой важный момент в истории развития сверточных нейронных сетей (CNN). Эта модель была вдохновлена структурой и функционированием зрительной коры головного мозга у животных, где нейроны отвечают за обнаружение и выделение определенных признаков в изображениях. Фукусима ввел ключевые концепции, которые легли в основу сверточных сетей, такие как свертка и пулинг.

Сверточная операция, предложенная Фукусимой, позволяла модели обрабатывать изображения, выделяя локальные признаки через прохождение окна (ядра) по входным данным и выполнение умножения на веса. Пулинг, или субдискретизация, в свою очередь, уменьшала размерность данных, сохраняя основные характеристики, что делало модель устойчивой к небольшим трансформациям изображений.

Хотя неокогнитрон сам по себе не обладал мощностью современных CNN и в основном использовался в контексте исследований, его идеи и методы стали отправной точкой для создания более сложных и эффективных архитектур. Этот вклад Фукусимы в мир нейронных сетей сделал возможным развитие сверточных моделей, которые сегодня успешно применяются в широком спектре задач компьютерного зрения, начиная от распознавания объектов до анализа медицинских изображений.

2. LeNet-5 (1998): LeNet-5, разработанная Яном Лекуном в 1998 году, занимает особое место в истории сверточных нейронных сетей (CNN), став одной из первых успешных архитектур для распознавания рукописных цифр. Эта модель была создана для решения задачи распознавания цифр на изображениях, что стало актуальным для автоматической обработки почтовых индексов и других сценариев, связанных с распознаванием письменного текста.

Особенностью LeNet-5 было то, что она использовала несколько слоев свертки и пулинга, что позволило ей эффективно извлекать признаки из изображений разной сложности. Сверточные слои позволяли модели автоматически находить локальные шаблоны и признаки в изображениях, такие как грани, углы и текстуры. После этого применялись слои пулинга, которые уменьшали размерность данных, сохраняя важные характеристики и ускоряя вычисления.

Кроме того, в LeNet-5 присутствовали полносвязные слои, которые объединяли выделенные признаки и выполняли классификацию по распознанным цифрам. Эти слои играли решающую роль в формировании окончательных предсказаний модели. Благодаря комбинации сверточных, пулинговых и полносвязных слоев LeNet-5 стала мощным инструментом в задачах распознавания и классификации рукописных цифр, а также стимулировала дальнейшее развитие сверточных архитектур в области компьютерного зрения.

3. AlexNet (2012): AlexNet, представленная в 2012 году Джеффри Хинтоном и его командой, стала революционным событием в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Эта архитектура не только продемонстрировала мощь глубоких сверточных нейронных сетей (CNN), но и существенно улучшила результаты в задаче классификации изображений на конкурсе ImageNet.

Основной особенностью AlexNet было использование восеми сверточных и полносвязных слоев, что на тот момент было революционным для области компьютерного зрения. Эта глубокая архитектура позволила модели извлекать более абстрактные признаки из изображений и более эффективно решать сложные задачи классификации. Кроме того, для улучшения производительности использовались графические процессоры (GPU), что значительно ускорило обучение и выполнение модели.

Применение AlexNet привело к значительному улучшению точности классификации изображений на датасете ImageNet, снизив ошибку на несколько процентных пунктов по сравнению с предыдущими методами. Этот успех показал потенциал глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в области компьютерного зрения, стимулировав дальнейшее развитие этой области и внедрение CNN в широкий спектр приложений, от распознавания объектов до автономного вождения.