我在写毕业论文请帮我完成卷积神经网络及其发展历程这部分的内容

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，其基本思想是通过卷积操作对输入的数据进行特征提取和分类。它最早是由Fukushima于1980年提出，但是直到LeCun等人在1998年的论文中将其应用于手写数字识别任务中，才得到了广泛的应用和研究。以下是CNN的发展历程：

LeNet-5：LeNet-5是由LeCun等人在1998年提出的，用于手写数字识别任务的CNN模型。它包含了卷积层、池化层和全连接层，并利用了反向传播算法进行训练。
AlexNet：AlexNet是由Krizhevsky等人在2012年提出的CNN模型，用于ImageNet图像识别竞赛中。它采用了多层卷积、池化和全连接层，并利用ReLU激活函数和Dropout技术进行训练。
VGGNet：VGGNet是由Simonyan和Zisserman在2014年提出的CNN模型，用于ImageNet图像识别竞赛中。它采用了多个卷积层和池化层，并将所有的卷积层都采用3×3的卷积核，同时利用了批量归一化技术进行训练。
GoogLeNet：GoogLeNet是由Szegedy等人在2014年提出的CNN模型，用于ImageNet图像识别竞赛中。它采用了多个Inception模块，每个模块都包含了多个不同尺寸的卷积核，并利用了全局平均池化层和Dropout技术进行训练。
ResNet：ResNet是由He等人在2015年提出的CNN模型，用于ImageNet图像识别竞赛中。它采用了残差连接的思想，在网络中引入了跳跃连接，使得网络可以更轻松地训练和优化。
MobileNet：MobileNet是由Howard等人在2017年提出的轻量级CNN模型，用于移动设备上的图像识别任务。它采用了深度可分离卷积的思想，在保证准确率的同时，大幅减小了模型的参数量和计算量。

综上所述，CNN的发展历程经历了从LeNet-5的简单模型到AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等复杂模型的演进，同时也出现了针对移动设备的轻量级模型，这些模型的出现极大地推动了计算机视觉领域的发展。