福岛的视频（1986 年）展示了一个能够识别手写数字的 CNN [3]，这比勒昆的视频（1989 年）早了三年。 CNN时间线取自[5]： ★ 1969 年：福岛邦彦发表了修正线性单元或 ReLU [1]，现在 ReLU 已广泛应用于 CNN 中。 ★ 1979年：福岛昭发表了包含卷积层和下采样层的基本卷积神经网络（CNN）架构[2]。他称之为新认知机（neocognitron）。它通过无监督学习规则进行训练。当时的计算成本是1989年的100倍，是今天的10亿倍。 ★ 1986 年：福岛关于识别手写数字的视频[3]。 ★ 1988 年：魏章等人开发了第一个通过反向传播训练的“现代”二维 CNN，并将其应用于字符识别[4]。当时的计算成本比现在高出约 1000 万倍。 ★ 1989 年 - ：其他人的后续作品 [5]。 参考文献（更多内容见[5]） [1] K. Fukushima (1969). Visual feature extraction by a multilayered network of analog threshold elements. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics. 5 (4): 322-333. 这项工作引入了修正线性单元（ReLU），现在广泛应用于卷积神经网络（CNN）和其他神经网络中。 [2] K. Fukushima (1979). 不受位置偏移影响的模式识别机制神经网络模型——新认知器。IECE学报，J62-A卷，第10期，658-665页，1979年。第一个深度卷积神经网络架构，具有交替的卷积层和下采样层。日文版。英文版：1980年。 [3] 由福岛健一、三宅慎一和伊藤智彦（NHK科学技术研究所）于1986年制作的影片。YouTube链接：https://t.co/MUyH81L5wD [4] W. Zhang, J. Tanida, K. Itoh, Y. Ichioka. 移位不变模式识别神经网络及其光学架构. 日本应用物理学会年会论文集，1988. 第一个“现代”反向传播训练的二维 CNN，应用于字符识别。 [5] J. Schmidhuber（AI Blog，2025）。谁发明了卷积神经网络？
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