CNN 是什么意思？ 简单理解 CNN 的定义和作用是什么？
哎，CNN？就是Cable News Network，有线电视新闻网呗！简单来说，就是个美国佬搞的24小时新闻台，电视上能看到的那个。 记得我大学时候，大概2014年吧，宿舍里老有人看，全是英文，字幕都看不懂，但画面很震撼，记得当时报道叙利亚战争，那画面…… 现在想想，新闻的冲击力还挺大的。
它主要作用就是播新闻啊，全球各地发生的啥事，它都播。 不过，我个人感觉，CNN的立场比较……怎么说呢，有点偏向西方视角，毕竟是美国人开的嘛。 前几年看它报道香港的事，跟国内新闻差得可远了，感觉信息筛选挺厉害的。
想当年，我一个朋友，他爸在美国工作，他经常看CNN，说CNN的直播速度很快，信息更新也挺及时。 他老爸还说，CNN的国际新闻报道比很多美国本土电视台都要深入，这点我倒是挺相信的。 毕竟人家是老牌新闻机构了，资源在那摆着呢。
CNN是哪篇论文提出的？
卷积神经网络 (CNN) 的发展并非一蹴而就，而是众多研究者共同努力的结晶。若要追溯其源头，以下两个关键人物和他们的工作值得关注：
Kunihiko Fukushima：早在 1980年，Fukushima 就提出了 Neocognitron 模型，这被认为是 CNN 的早期雏形。Neocognitron 模拟了视觉皮层的分层结构，用于模式识别。
Yann LeCun：LeCun 及其团队在 1989年 发表了具有里程碑意义的论文 《反向传播在手写邮政编码识别中的应用》。这篇论文展示了如何使用反向传播算法训练 CNN，使其能够有效地识别手写数字。这项工作为 CNN 在图像识别领域的应用奠定了坚实的基础。
如果说 Fukushima 提出了 CNN 的基本架构思想，那么 LeCun 则解决了如何训练 CNN 的实际问题。两者相辅相成，共同推动了 CNN 的发展。
如同哲学中的“量变引起质变”，科学研究亦是如此，往往需要经过漫长的积累和沉淀，才能迎来突破。
AlexNet是哪篇论文？
2012年，我还在读研，为了毕业论文，天天泡在实验室里。那段时间，AlexNet这名字简直如雷贯耳。 记得当时导师兴奋地指着电脑屏幕，上面是ImageNet竞赛的结果，AlexNet以巨大的优势碾压其他算法。那感觉，就像世界杯决赛，你支持的球队狂胜一样，激动得不行。
论文的全名我忘了，反正很长，一堆英文。 但内容我至今记忆犹新：
使用了ReLU激活函数，这在当时是个很新的概念。以前大家都在用sigmoid，ReLU的效率高太多了。
用GPU进行训练，这简直是神来之笔！以前训练模型慢得要命，AlexNet用GPU加速，训练速度提升了不知道多少倍。
还有局部响应归一化和重叠池化这些技术细节，我当时也仔细研究过，论文里讲得很详细。
具体哪个期刊发表的我记不清了，只记得那篇论文的冲击力巨大。 之后几年，深度学习在图像识别领域突飞猛进，几乎所有模型都或多或少借鉴了AlexNet的思想。 那段时间，我每天都在看相关的论文，学习新的技术。现在回想起来，那真是个令人兴奋的时代。 我毕业论文也因此受益匪浅，顺利毕业了。 可惜，具体论文名，我真记不得了，得去查文献数据库了。