AlexNet
AlexNet adalah jaringan saraf konvolusional dalam (CNN) yang diperkenalkan oleh Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton pada tahun 2012. Jaringan ini memenangkan ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) dengan tingkat kesalahan top-5 sebesar 15,3%, melampaui pesaing kedua lebih dari 10 poin persentase dan menyalakan kembali minat luas pada pembelajaran mendalam. Arsitektur ini memperkenalkan atau mempopulerkan beberapa teknik — aktivasi ReLU, regularisasi dropout, dan pelatihan multi-GPU — yang menjadi praktik standar di seluruh bidang.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Normalisasi Mini-batchPembelajaran Mendalam↔ compare
- DropoutPembelajaran Mendalam↔ compare
- ResNet (Residual Network)Pembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →