AlexNet
AlexNet este o rețea neuronală convoluțională profundă (CNN) introdusă de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever și Geoffrey Hinton în 2012. A câștigat competiția ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) cu o rată de eroare top-5 de 15,3%, depășind concurentul imediat următor cu peste 10 puncte procentuale și redând interesul larg pentru învățarea profundă. Arhitectura a introdus sau popularizat mai multe tehnici — activări ReLU, regularizare dropout și antrenament multi-GPU — care au devenit practică standard în domeniu.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Normalizare pe loturiÎnvățare profundă↔ compare
- DropoutÎnvățare profundă↔ compare
- ResNet (Rețea Reziduală)Învățare profundă↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →