אלכס-נט
אלכס-נט (AlexNet) היא רשת נוירונים קונבולוציונית עמוקה (CNN) שהוצגה על ידי אלכס קריז'בסקי, אליה סוצקבר וג'פרי הינטון בשנת 2012. היא זכתה בתחרות ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) עם שיעור שגיאה של 15.3% בחמש התוצאות המובילות (top-5), והקדימה את המקום השני ביותר מ-10 אחוזי נקודה, מה שהצית מחדש עניין רחב בלמידה עמוקה. הארכיטקטורה הציגה או פופולריזה מספר טכניקות – אקטיבציות ReLU, רגולריזציית Dropout, ואימון מרובה-GPU – שהפכו לפרקטיקה סטנדרטית בתחום.
קראו את השיטה במלואה
התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- נרמול אצווהלמידה עמוקה↔ compare
- Dropoutלמידה עמוקה↔ compare
- ResNet (רשת שיורית)למידה עמוקה↔ compare