AlexNet
AlexNet ialah rangkaian saraf konvolusional (CNN) dalam yang diperkenalkan oleh Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton pada tahun 2012. Ia memenangi Cabaran Pengiktirafan Visual Skala Besar ImageNet (ILSVRC 2012) dengan kadar ralat top-5 sebanyak 15.3%, mengatasi pesaing kedua dengan lebih daripada 10 mata peratusan dan menyemarakkan semula minat meluas dalam pembelajaran mendalam. Senibina ini memperkenalkan atau mempopularkan beberapa teknik — pengaktifan ReLU, regularisasi dropout, dan latihan multi-GPU — yang menjadi amalan standard dalam bidang ini.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian 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 memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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 KelompokPembelajaran Mendalam↔ compare
- CabitPembelajaran Mendalam↔ compare
- ResNet (Residual Network)Pembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →