简介：卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要分支，本文将探讨其概念的起源，发展历程以及在计算机视觉领域的应用。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时，发现了这一概念。然而，真正将这一概念应用于机器学习领域的是福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）。
1979年，福岛博士在STRL开发了一种用于模式识别的神经网络模型：Neocognitron。这是第一个使用卷积和下采样的神经网络，也是卷积神经网络的雏形。福岛邦彦设计的具有学习能力的人工多层神经网络，可以模仿大脑的视觉网络，这种「洞察力」成为现代人工智能技术的基础。
尽管LeCun是第一个使用误差反向传播训练卷积神经网络（CNN）架构的人，但他并不是第一个发明这个结构的人。福岛邦彦的Neocognitron为卷积神经网络的发展奠定了基础，并且在他的工作之后，卷积神经网络开始在学术界引起广泛的关注。
卷积神经网络在计算机视觉领域的应用尤为突出。由于其能够有效地处理图像数据，CNN已经成为图像识别、目标检测和图像分割等任务的首选模型之一。随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络将继续在图像处理和计算机视觉领域发挥重要作用。
总的来说，尽管卷积神经网络的概念起源于20世纪60年代，但福岛邦彦在1979年的Neocognitron工作为该领域的发展奠定了基础。如今，卷积神经网络已经在许多领域取得了巨大成功，尤其在计算机视觉领域发挥了至关重要的作用。随着技术的不断进步，卷积神经网络的未来应用前景也将更加广阔。