AlexNet
AlexNet is een diep convolutioneel neuraal netwerk (CNN) geïntroduceerd door Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever en Geoffrey Hinton in 2012. Het won de ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) met een top-5 foutmarge van 15,3%, waarmee het de nummer twee met meer dan 10 procentpunten overtrof en breed hernieuwd interesse in deep learning opwekte. De architectuur introduceerde of populariseerde verschillende technieken — ReLU-activaties, dropout-regularisatie en multi-GPU-training — die standaardpraktijk werden in het hele veld.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Batch NormalizationDeep learning↔ compare
- DropoutDeep learning↔ compare
- ResNet (Residual Network)Deep learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →