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AlexNet

AlexNet ist eine Convolutional-Neural-Network-Architektur, die für Bildklassifizierungsaufgaben entwickelt wurde. Sie gilt als erste Anwendung von Deep Convolutional Networks, die im Bereich der Bilderkennung herausragende Leistungen zeigte. Bei der ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge erreichte sie im Jahr 2012 einen Top-5 Fehler von 15,3 % und war damit mehr als 10 Prozentpunkte besser als der zweitplatzierte Algorithmus.
Wikipedia-Artikel: AlexNet
Entwickler Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
Wikipedia-Link https://de.wikipedia.org/wiki/AlexNet

Verbindungen

AlexNet - nutzte GPUs von - Nvidia
AlexNet zeigte, dass die Tiefe des Modells für seine hohe Leistung unerlässlich war; diese war zwar rechenintensiv, was aber durch die Nutzung von Grafikprozessoren (GPUs) während des Trainings handhabbar wurde. Das Model lief auf zwei Grafikkarten vom Typ NVIDIA GTX 580 mit jeweils 3 GB Grafikspeicher.
Wikipedia, zuletzt abgerufen am 25.05.2026
AlexNet - Ilya Sutskever
An der University of Toronto war Ilya Sutskever zusammen mit seinem Doktorvater Geoffrey Hinton an der Entwicklung des neuralen Netzes AlexNet beteiligt,
Wikipedia, zuletzt abgerufen am 25.05.2026
AlexNet - entwickelt - DNNResearch
Noch keine Information vorhanden.
AlexNet - Geoffrey Hinton
Noch keine Information vorhanden.
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