AlexNet
AlexNet là một mạng nơ-ron tích chập sâu (CNN) được giới thiệu bởi Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton vào năm 2012. Nó đã giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2012) với tỷ lệ lỗi top-5 là 15,3%, vượt xa đối thủ xếp thứ hai hơn 10 điểm phần trăm và khơi dậy sự quan tâm rộng rãi trở lại đối với học sâu. Kiến trúc này đã giới thiệu hoặc phổ biến một số kỹ thuật — các hàm kích hoạt ReLU, chuẩn hóa bỏ học (dropout regularisation), và huấn luyện đa GPU — đã trở thành thông lệ tiêu chuẩn trong toàn lĩnh vực.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). AlexNet (Krizhevsky–Sutskever–Hinton Deep Convolutional Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Chuẩn hóa theo lô (Batch Normalization)Học sâu↔ compare
- DropoutHọc sâu↔ compare
- ResNet (Mạng Tích chập Tái sinh)Học sâu↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →