年，莱昂和我终止了DjVu项目的研究。后来在长达5年多的时间里，我们基本没有再涉足机器学习领域的研究，只是发表了几篇我们在20世纪90年代下半程的工作细节的长文章。于我而言，这些文章就像是一篇篇绝唱：业界不再对神经网络感兴趣，我们却依旧在向业界解释如何使用它们。年，我们在著名杂志《电气与电子工程协会会刊》（ProceedingsoftheIEEE）上发表了一篇后来广为人知的论文，题目为《基于梯度学习的文档识别》，作者为杨立昆、莱昂·博图、约书亚·本吉奥和帕特里克·哈夫纳。[插图]这是一次全新的、教学性的、全面性的尝试。
论文详细阐述了如何使用卷积网络，提出了通过组装可区分的参数模块来构建一个学习系统的想法。此外，它还描述了一个全新的技术——图形处理网络，这项技术主要用于训练那些针对图形操作模块的系统，而传统的神经网络仅能操作数字表格。我们同样展示了如何建立以及训练一个字符识别系统。—年，这篇论文的影响力还十分有限，每年仅有几十次引用量。但从年开始，引用量开始以指数级增长。仅年一年，就有次引用。现在许多人都把它视为卷积网络的开山之作，尽管在此前10年，我们已经发表了多篇文章。年，它成为我的主要代表作，引用数量超过了次。
年年底，互联网泡沫开始爆发。ATT通过光纤和同轴电缆向所有家庭提供互联网和电视信号的计划没能说服华尔街，公司股票下跌。这对我们来说可不太妙：我们出售DjVu之后获得的股票期权变得一文不值。时任ATT实验室副总裁的拉里·拉比纳（LarryRabiner）是一位语音识别领域的先驱，他宣布将在三个月后退休，尽管他还没有到退休的年纪。因为我足够了解他对研究和对他为之奉献了整个职业生涯的实验室的感情，所以我有理由相信这是“世界末日”的一个预警。于是，我开始悄悄为自己谋求后路——寻找另一份研究职位。
同年12月，预警应验了。我们接到通知，公司将再次被拆分为若干部分，并裁去一半的研究人员。因为我已经在日本NEC公司得到了一个职位，所以我想成为被裁的一分子。我对公司说：“我不在乎公司对什么领域感兴趣，我会继续研究视觉、机器人技术和神经科学。”之所以这么说，主要还是为了让它解雇我，它也的确这么做了，因此我十分感谢它。年年初，我与莱昂、弗拉基米尔·瓦普尼克等一道离开ATT，加入NEC普林斯顿研究中心。该中心是久负盛名的NEC的实验室，我们在那里重新开始了神经网络的研究。
来源：《科学之路