Jürgen Schmidhuber（@SchmidhuberAI）のスレッド

福島のビデオ（1986年）は手書きの数字を認識するCNNを示しており[3]、これはLeCunのビデオ（1989年）の3年前である。 CNNのタイムラインは[5]より引用： ★ 1969年：福島邦彦がReLU（Rerectified Linear Unit）[1]を発表し、現在ではCNNで広く利用されている。 ★ 1979年：福島は畳み込み層とダウンサンプリング層を備えた基本的なCNNアーキテクチャを発表した[2]。彼はこれをネオコグニトロンと名付けた。これは教師なし学習ルールによって学習された。当時の計算コストは​​1989年と比べて100倍、今日の10億倍も高かった。 ★ 1986年：福島の手書き数字認識に関するビデオ[3]。 ★ 1988年：Wei Zhangらは、バックプロパゲーションによって学習された最初の「現代的な」2次元CNNを開発し、文字認識にも応用しました[4]。当時の計算コストは​​、今日の約1000万倍も高かった。 ★ 1989年以降：他者によるその後の研究 [5]。 参考文献（詳細は[5]を参照） [1] K. Fukushima (1969). アナログ閾値素子の多層ネットワークによる視覚特徴抽出．IEEE Transactions on Systems Science and Cyber​​netics. 5 (4): 322-333. この研究は、現在CNNやその他のニューラルネットワークで広く使用されているReLU（Rerectified Linear Unit）を導入した。 [2] 福島 健一 (1979). 位置ずれに影響されないパターン認識機構のニューラルネットワークモデル ― ネオコグニトロン．電子情報通信学会論文集，J62-A巻，10号，pp. 658-665, 1979．畳み込み層とダウンサンプリング層を交互に配置した世界初の深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャ．日本語版．英語版：1980． [3] 1986年に福島健、三宅誠、伊藤孝文（NHK放送技術研究所）が制作した映画。YouTube: https://t.co/MUyH81L5wD [4] W. Zhang, J. Tanida, K. Itoh, Y. Ichioka. シフト不変パターン認識ニューラルネットワークとその光学アーキテクチャ．応用物理学会年次大会講演論文集，1988年．文字認識に適用された最初の「現代的な」バックプロパゲーション学習済み2次元CNN． [5] J. Schmidhuber (AI Blog, 2025). 畳み込みニューラルネットワークを発明したのは誰か？