¿Cuáles son los algoritmos más populares utilizados en redes neuronales convolucionales?

De mi breve investigación sobre el aprendizaje profundo , parece que un enfoque de red neuronal convolucional (CNN) es lo más avanzado , especialmente en reconocimiento visual . Por ejemplo, vea este documento. Este enfoque es especialmente interesante a la luz de la reciente incorporación de cuDNN de la biblioteca CNN de bajo nivel basada en GPU de NVIDIA a su oferta CUDA (se integra con las bibliotecas de aprendizaje profundo de código abierto Caffe, Torch y Theano): Página en gputechconf.com. El enfoque CNN se caracteriza por una muy alta precisión de reconocimiento. Del mismo modo, se logra una alta precisión mediante el uso de un enfoque PCA profundo alternativo . Además, me gustaría compartir las siguientes dos bonitas colecciones de recursos , centradas en el aprendizaje profundo y el reconocimiento visual , correspondientemente: DeepLearning.University: una bibliografía anotada de aprendizaje profundo, así como recursos. Me doy cuenta de que esta no es una respuesta directa a la pregunta, pero espero que los recursos, mencionados anteriormente, sean útiles para responderla.