AlexNet
AlexNet on sügav konvolutsiooniline närvivõrk (CNN), mille 2012. aastal esitlesid Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ja Geoffrey Hinton. See võitis ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) võistluse 5% suurima veamääraga, edestades teist kohta enam kui 10 protsendipunktiga ja taaselustades laialdase huvi süvaõppe vastu. Arhitektuur tutvustas või populariseeris mitmeid tehnikaid – ReLU aktivatsioonid, dropout regularisatsioon ja mitme GPU koolitus –, mis on muutunud valdkonnas standardiks.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Partii normaliseerimineSüvaõpe↔ compare
- VäljalangemineSüvaõpe↔ compare
- ResNet (Residual Network)Süvaõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →