Дослідження · квітень 1980 р.
Куніхіко Фукусіма описав багатошарову мережу для розпізнавання образів, стійку до зсуву зображення.
Архітектура з локальними ознаками та шарами узагальнення передує згортковим мережам, які згодом стали основою компʼютерного зору.
Мережа навчалася без зворотного поширення похибки, самоорганізацією.
Biological Cybernetics · Опубліковано квітень 1980 р.
Обидві моделі розпізнають зображення шарами локальних ознак; пізніша працювала на значно більших даних і GPU.
Неокогнітрон 1980 року — пряме продовження цієї роботи того самого автора.
Cognitron: A self-organizing multilayered neural networkЗгортка і спільні ваги походять від неокогнітрона, але тут вони навчаються градієнтом.
Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code RecognitionФукусіма пише, що неокогнітрон після самоорганізації має структуру, подібну до ієрархічної моделі Г'юбела й Візела: його S-клітини подібні до простих, C-клітини — до складних.
Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position