AlexNet

Carta Común · N.º 233522

AlexNet es una arquitectura de red neuronal convolucional desarrollada para tareas de clasificación de imágenes, que alcanzó gran prominencia gracias a su desempeño en el ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Clasifica las imágenes en 1000 categorías de objetos distintas y se considera la primera aplicación ampliamente reconocida de redes neuronales convolucionales profundas en el reconocimiento visual a gran escala. Desarrollado en 2012 por Alex Krizhevsky en colaboración con Ilya Sutskever y su director de tesis doctoral, Geoffrey Hinton, en la Universidad de Toronto, el modelo contiene 60 millones de parámetros y 650 000 neuronas.​ El resultado principal del artículo original fue que la profundidad del modelo era esencial para su alto rendimiento, lo cual era computacionalmente costoso, pero factible gracias al uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU) durante el entrenamiento.​ Los tres formaron el equipo SuperVision y presentaron AlexNet en el ImageNet Large…

Leer en Wikipedia · Imagen Zhang, Aston and Lipton, Zachary C. and Li, Mu and Smola, Alexander J., CC BY-SA 4.0