翟俊海,张素芳，郝璞

(1.河北大学 数学与信息科学学院 河北省机器学习与计算智能重点实验室，河北 保定 071002； 2.中国气象局气象干部培训学院 河北分院，河北 保定 071002)

卷积神经网络及其研究进展

翟俊海1,张素芳2，郝璞1

(1.河北大学 数学与信息科学学院 河北省机器学习与计算智能重点实验室，河北 保定 071002； 2.中国气象局气象干部培训学院 河北分院，河北 保定 071002)

深度学习是目前机器学习领域最热门的研究方向，轰动全球的AlphaGo就是用深度学习算法训练的.卷积神经网络是用深度学习算法训练的一种模型，它在计算机视觉领域应用广泛，而且获得了巨大的成功.本文的主要目的有2个：一是帮助读者深入理解卷积神经网络，包括网络结构、核心概念、操作和训练；二是对卷积神经网络的近期研究进展进行综述，重点综述了激活函数、池化、训练及应用4个方面的研究进展.另外，还对其面临的挑战和热点研究方向进行了讨论.本文将为从事相关研究的人员提供很好的帮助.

机器学习；深度学习；卷积神经网络；计算机视觉；训练算法

美国心理学家Mcculloch和Pitts于1943年首次提出了人工神经元模型，即著名的M-P模型[1]，开启了人工神经网络的研究.在这70多年的时间里，神经网络研究曾经几起几落.Rosenblatt于1958年提出的感知机(Perceptron)模型[2]，标志着神经网络研究迎来了第1次热潮，这次研究热潮持续了近10年，直到1969年，Minsky和Papert从数学的角度证明了单层神经网络逼近能力有限[3]，甚至连简单的异或问题……