AlexNet
AlexNet — это глубокая свёрточная нейронная сеть (CNN), представленная Алексом Крижевским, Ильёй Суцкевером и Джеффри Хинтоном в 2012 году. Она выиграла соревнование ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) с ошибкой top-5 в 15,3%, опередив ближайшего конкурента более чем на 10 процентных пунктов и вновь вызвав широкий интерес к глубокому обучению. Архитектура представила или популяризировала несколько методов — активации ReLU, регуляризацию dropout и обучение на нескольких GPU, — которые стали стандартной практикой в этой области.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Пакетная нормализацияГлубокое обучение↔ compare
- DropoutГлубокое обучение↔ compare
- ResNet (Остаточная сеть)Глубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →