福島邦彦
1980年、深層畳み込みニューラル ネットワーク(CNN)アーキテクチャの原型であるネオコグニトロンを発表した 。深層ネオコグニトロンのパラメータを学習して、入力データの内部表現を学習させるため、いくつかの教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムを提案した。現在の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャでは、通常、バックプロパゲーションを通じて学習する。このアプローチは現在、コンピュータビジョンで頻繁に使用されている。