AlexNet[עריכת קוד מקור | עריכה]

AlexNet הינה ארכיטקטורת רשת עצבית מתפתחת (באנגלית: convolutional neural network) שנוצרה על ידיי אלכס קריז'בסקי בשיתוף עם איליה סוצקבר ו ג'פרי הינטון שהיה אז המנחה האקדמאי שלו.

AlexNet התחרתה וזכתה^[1] בתחרות "אתגר זיהוי חזותי בקנה מידה גדול" של ImageNet ב30 לספטמבר 2012, המחקר המקורי^[2] קבע שהשכבות הרבות הם אלו שסייעו לארכיטקטורה להגיע להישגיה הגבוהים. כמובן שבגלל 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[עריכת קוד מקור | 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[עריכת קוד מקור | עריכה]

AlexNet נחשב לאחד מהמחקרים המשפיעים ביותר בראיה ממוחשבת, הוא עודד את השימוש ברשתות עצביות מתפתחות ומעבדים גפיים בעוד מחקרים רבים

נכון ל 29 בספטמבר 2021 AlexNet צותת כ-87,697 פעמים.

הערות שוליים[עריכת קוד מקור | עריכה]

קטגוריה:למידה חישובית קטגוריה:אלגוריתמים קטגוריה:בינה מלאכותית

[1] ILSVRC2012 תוצאות

[2] Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey E. (2017-05-24). "ImageNet classification with deep convolutional neural networks" (PDF). Communications of the ACM. 60 (6):

[1]

[2]