कुनिहिको फुकुशिमा एक जापानी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिनका नियोकॉग्निट्रॉन, 1980 में प्रकाशित, आधुनिक कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का प्रत्यक्ष वैचारिक पूर्वज माना जाता है, जो आज के अधिकांश कंप्यूटर विज़न प्रणालियों का आधार है।
नियोकॉग्निट्रॉन
1936 में जन्मे, फुकुशिमा ने अपने करियर का अधिकांश समय जापान में NHK के विज्ञान और तकनीकी अनुसंधान प्रयोगशालाओं में बिताया, इससे पहले ओसाका विश्वविद्यालय सहित बाद के शैक्षणिक पदों पर रहे। डेविड हुबेल और टॉर्स्टन विज़ेल की बिल्लियों के दृश्य प्रांतस्था में सरल और जटिल कोशिकाओं के बारे में तंत्रिका-शारीरिक निष्कर्षों पर आधारित, फुकुशिमा ने एक बहुपरतीय तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन किया, जिसमें विशेषता-पहचान करने वाली "S-कोशिकाओं" और स्थिति-सहिष्णु "C-कोशिकाओं" की वैकल्पिक परतें नेटवर्क को इनपुट छवि में छोटे बदलावों या विकृतियों की परवाह किए बिना हस्तलिखित वर्णों और सरल आकृतियों को पहचानने की अनुमति देती थीं। यह पदानुक्रमित संरचना, जिसमें प्रत्येक परत नीचे की परत से अधिक अमूर्त विशेषताएँ बनाती थी और पूलिंग संचालन कुछ हद तक अनुवाद अपरिवर्तनशीलता प्रदान करते थे, ने बाद में CNN में उपयोग किए गए कन्वोल्यूशन-और-पूलिंग डिज़ाइन का पूर्वानुमान लगाया।
नियोकॉग्निट्रॉन को अंत-से-अंत बैकप्रोपेगेशन के बजाय एक अनुपरीक्षित, परत-दर-परत सीखने के नियम का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो उस समय बहुपरतीय नेटवर्क के लिए लोकप्रिय नहीं हुआ था। इसे बाद के आर्किटेक्चर की तरह कुशलता से प्रशिक्षित या बड़े पैमाने पर विस्तारित नहीं किया जा सका, लेकिन इसके संरचनात्मक विचार टिकाऊ साबित हुए।
प्रभाव
यान लेकुन ने बार-बार नियोकॉग्निट्रॉन को लेनेट और बेल लैब्स में 1980 के दशक के अंत और 1990 के दशक में विकसित व्यापक CNN परिवार पर प्रत्यक्ष प्रभाव के रूप में श्रेय दिया है, विशेष रूप से स्थानीय रिसेप्टिव फ़ील्ड और पूलिंग के विचार को। यह वंशावली 2012 के एलेक्सनेट परिणाम में उपयोग किए गए CNN के माध्यम से चलती है, जिसने गहन शिक्षण की ओर मुख्यधारा का रुख शुरू किया, और आधुनिक कंप्यूटर विज़न और मल्टीमॉडल एआई प्रणालियों के कुछ हिस्सों में आज उपयोग किए जाने वाले आर्किटेक्चर में जारी है। फुकुशिमा को IEEE न्यूरल नेटवर्क्स पायनियर अवार्ड और 2021 बॉवर अवार्ड और विज्ञान में उपलब्धि के लिए पुरस्कार सहित मान्यता मिली है, और वे क्षेत्र के सबसे स्पष्ट उदाहरणों में से एक बने हुए हैं जहाँ जैविक रूप से प्रेरित कंप्यूटिंग ने सीधे एक प्रमुख इंजीनियरिंग आर्किटेक्चर को आकार दिया, बहुत पहले से जब प्रारंभिक पर्सेप्ट्रॉन अनुसंधान में पहचानी गई सीमाएँ बाद के ग्रेडिएंट-आधारित प्रशिक्षण विधियों द्वारा पूरी तरह से हल की गई थीं। अपने विचारों पर बाद में निर्माण करने वाले कई शोधकर्ताओं के विपरीत, फुकुशिमा ने मुख्य रूप से जापानी औद्योगिक और शैक्षणिक प्रयोगशालाओं में काम किया, न कि अमेरिकी विश्वविद्यालय और कॉर्पोरेट-प्रयोगशाला नेटवर्क में जिन्होंने क्षेत्र की अधिकांश बाद की प्रसिद्ध सफलताएँ उत्पन्न कीं, यह तथ्य अक्सर तब नोट किया जाता है जब विशेषज्ञ हलकों के बाहर उनकी अपेक्षाकृत सीमित सार्वजनिक मान्यता पर चर्चा की जाती है।