1993年珍贵视频:32岁的乐村亲自向世界展示了第一个CNN
新智元报道
编辑:keyu
【新智元导读】想看看CNN最初被发明时是什么样的吗?最近在Reddit上发布了一个视频,记录了1993年Yann LeCun展示的世界上第一个用于文本识别的卷积网络。通过当时的视频,大家可以亲身深刻感受到经典而伟大的CNN是如何诞生的。
随着人工智能的发展,卷积神经网络已经成为从业者使用的最经典、最高效的神经网络体系结构之一。
1980年,日本科学家福岛邦彦在论文《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和池层的神经网络结构。
1998年,Yann LeCun等人发表了一篇论文《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的训练,形成了当代卷积神经网络的雏形。
随着不断的完善和发展,CNN的框架和结构趋于成熟,性能逐渐进一步上升,从而逐渐演变成我们现在看到的经典结构。
研究人员和行业从业人员早就把CNN当成了一个天然的框架,并在此基础上进行了改进和创新。当然,Yann乐村已经成为大家心目中的“深度学习三巨头”之一。
到目前为止,CNN已经广泛应用于图像分类、目标检测、目标跟踪、姿态估计、文本检测与识别、场景标记、目标定位、目标分割等领域,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上的一篇帖子曝光了一段视频:
该视频记录了世界上第一个用于文本识别的卷积网络,由32岁的Yann LeCun在1993年展示。
注意,这是 《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》 发布的五年以前。
视频详细展示了乐村等人在人工数字数据集上的实验结果。
class="one-p">毫无例外,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:
说到这里,我们可以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:
每一层网络都和相邻层全部连接。但是这样并没有考虑到图片中像素的空间分布,不管两个像素离的很近还是非常远都一视同仁,显然这样做是不合理的。
而CNN的出现,考虑到了输入值的(像素的)空间分布,(再加上一些人工设定的特性 例如共享权重等)使得它非常容易训练。也就可以做出更深层的网络结构,拥有更好的识别效果。
旧神经网络架构上的调整和改变,以及BP算法的引入,使得识别效果发生了惊人的提升,也为经典架构CNN的发展真正叩开了大门。
除此之外,我们还可以发现,算法输出的结果还可以“学习”到输入数字的位置,并且针对不同输入情况,有着极好的鲁棒性,这在1993年,完全称得上令人惊叹。
此外,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和其他研究人员很可能无法想象,在一个小小的实验室里提出的架构,竟然会对未来整个AI的发展,起着举足轻重的作用。
看着当时他们脸上的笑容,除了满满的成就感,更多的是热爱、激情,以及对研究结果的兴奋:
虽然身穿最朴素不过的衣服,窝在小小的办公室里,但是他们身上的光芒,却闪耀地无法令任何人无视。
是啊,无关乎功利,真正追求自己真正热爱的东西的时候,身上才会散发着任何人都会为之吸引的光芒。
当前,全世界仍然有大批研究者正在孜孜不倦的探索,努力开拓前景,为后来的人打开一扇扇窗。
可能有人会怀疑自己所做工作是否真正有意义,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/
