AlexNet
AlexNet és una xarxa neuronal convolucional profunda (CNN) introduïda per Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever i Geoffrey Hinton el 2012. Va guanyar la ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) amb una taxa d'error top-5 del 15,3%, superant el segon classificat per més de 10 punts percentuals i revigorant un ampli interès en l'aprenentatge profund. L'arquitectura va introduir o popularitzar diverses tècniques —activacions ReLU, regularització dropout i entrenament multi-GPU— que es van convertir en pràctica estàndard en tot el camp.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25, 1097–1105. (Republished: Communications of the ACM, 60(6), 84–90, 2017.) DOI: 10.1145/3065386 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
- LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. E. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436–444. DOI: 10.1038/nature14539 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/alexnet
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Normalització per lotsAprenentatge profund↔ compare
- DropoutAprenentatge profund↔ compare
- ResNet (Residual Network)Aprenentatge profund↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →