text: AlexNet是一個卷積神經網路，由亞歷克斯·克里澤夫斯基設計，與伊爾亞·蘇茨克維和克里澤夫斯基的博士導師傑弗裡·辛頓共同發表，而辛頓最初抵制他的學生的想法。AlexNet參加了2012年9月30日舉行的ImageNet大規模視覺識別挑戰賽，達到最低的15.3%的Top-5錯誤率，比第二名低10.8個百分點。原論文的主要結論是，模型的深度對於提高效能至關重要，AlexNet的計算成本很高，但因在訓練過程中使用了圖形處理器而使得計算具有可行性 。背景.AlexNet並不是卷積神經網路的深層CNN在IDSIA上已經快了60倍，並在2011年8月取得了超過人類的表現。從2011年5月15日到2012年9月10日，他們的CNN贏得了不少於四場影象競賽。他們還極大提高了多個影象資料庫的最佳效能。根據AlexNet的論文，其與Ciresan的早期網路“有些相似”。兩者最初都用CUDA編寫，可在GPU支援下執行。實際上，兩者都是楊立昆等人介紹的CNN設計的變體，他將反向傳播演算法應用於福島邦彥最初提出的CNN架構“neocognitron”的一個變種。後來J. Weng提出的最大池化方法修改了該架構。網路設計.AlexNet包含八層。前五層是卷積層，之後一些層是最大池化層，最後三層是全連線層。它使用了非飽和的ReLU啟用函式，顯示出比tanh和sigmoid更好的訓練效能。影響.AlexNet被認為是計算機視覺領域最有影響力的論文之一，它刺激了更多使用卷積神經網路和GPU來加速深度學習的論文的出現。截至2020年，AlexNet論文已被引用超過54,000次。亞歷克斯·克里澤夫斯基.亞歷克斯·克里澤夫斯基賣給了Google。克里澤夫斯基對這項工作失去興趣後，於2017年9月離開了Google。在Dessa公司，克里澤夫斯基將為新的深度學習技術提供建議和幫助。研究人員經常引用他的許多有關機器學習和計算機視覺的論文。
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