AlexNet
AlexNet एक गहन संवलित तंत्रिका नेटवर्क (CNN) है जिसे 2012 में Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, और Geoffrey Hinton द्वारा प्रस्तुत किया गया था। इसने 15.3% के शीर्ष-5 त्रुटि दर के साथ ImageNet लार्ज स्केल विज़ुअल रिकग्निशन चैलेंज (ILSVRC 2012) जीता, जो उपविजेता से 10 प्रतिशत अंकों से अधिक था और डीप लर्निंग में व्यापक रुचि को फिर से जगाया। इस आर्किटेक्चर ने ReLU सक्रियण, ड्रॉपआउट नियमितीकरण, और मल्टी-जीपीयू प्रशिक्षण जैसी कई तकनीकों को पेश या लोकप्रिय बनाया, जो क्षेत्र में मानक अभ्यास बन गईं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/alexnet
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