AlexNet
AlexNet היא ארכיטקטורת רשת קונבולוציה שנוצרה על ידיי אלכס קריז'בסקי בשיתוף עם איליה סוצקבר וג'פרי הינטון שהיה אז המנחה האקדמאי שלו.
AlexNet התחרתה וזכתה בתחרות "אתגר זיהוי חזותי בקנה מידה גדול" של ImageNet ב-30 בספטמבר 2012,[1] המחקר המקורי קבע שהשכבות הרבות הם אלו שסייעו לארכיטקטורה להגיע להישגיה הגבוהים.[2]
בגלל שכבות רבות אלו הארכיטקטורה הייתה גם יקרה מאוד מבחינה חישובית, אבל מכיוון שנעשה שימוש במעבדים גרפיים לצורך הרצה (באנגלית: GPU) הדבר היה אפשרי.
עיצוב המודל עריכה
המודל מורכב משמונה שכבות. החמש הראשונות היו שכבות קונבולוציונאליות והשלוש האחרונות היו שכבות מחוברות לחלוטין (באנגלית: fully connected layers) כאשר בין השכבות היו פזורות שכבות max pooling ופונקציות אקטיבציה מסוג ReLU.
השפעה עריכה
AlexNet נחשב לאחד מהמחקרים המשפיעים ביותר בראיה ממוחשבת; הוא עודד את השימוש ברשתות עצביות מתפתחות ומעבדים גרפיים בעוד מחקרים רבים.
נכון ל-29 בספטמבר 2021 AlexNet צוטט כ-87,697 פעמים.