Fukushima was the first to implement the idea of multiple layers of simple cells and complex cells with computer models, using a dataset of handwritten digits. Some of these feature detectors were hand-crafted or learned, though the learning used unsupervised clustering algorithms, trained separately for each layer, as backpropagation was not yet in use. Yann LeCun came in a few years later (1989, 1998) and implemented the same architecture, but this time trained them in a supervised setting using backpropagation. This is widely regarded as the genesis of modern convolutional neural networks. (Note: Riesenhuber at MIT in 1999 also re-discovered this architecture, though he didn't use backpropagation.)
Fukushima a été le premier à mettre en œuvre, avec des modèles informatiques, l’idée de couches multiples de cellules simples et de cellules complexes. Certains de ces détecteurs de caractéristiques ont été fabriqués à la main ou appris, bien que l’apprentissage ait utilisé des algorithmes de clustering non supervisés, entraînés séparément pour chaque couche, car la rétropropagation n’était pas encore utilisée. Yann Le Cun est arrivé quelques années plus tard (1989 et 1998) et a mis en place la même architecture, mais cette fois-ci, avec un entraînement supervisé utilisant la rétropropagation. Cette méthode est largement considérée comme la genèse des réseaux neuronaux convolutifs modernes. A noter que Riesenhuber du MIT a également redécouvert cette architecture en 1999, bien qu’il n’ait pas utilisé la rétropropagation.