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AlexNet

AlexNet : Une architecture de réseau neuronal convolutif avec 5 étapes convolutives et 3 couches entièrement connectées pour la classification d'images

AlexNet est le nom d'une architecture de réseau neuronal convolutif. Elle a été conçue par Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et leur directeur de thèse Geoffrey Hinton[1],[2].

AlexNet a participé le 30 septembre 2012 au concours ImageNet de reconnaissance d'images. Le réseau (nommé initialement « SuperVision ») a fait 10,8% d'erreurs de moins que le deuxième[3].

L'article original souligne que la profondeur du modèle est essentielle pour obtenir de hautes performances, mais nécessite beaucoup de capacités de calcul. AlexNet s'est démarqué en utilisant des processeurs graphiques pour paralléliser les calculs, permettant ainsi d'entraîner un réseau particulièrement profond[2].

  1. ↑ (en) Gershgorn, « The data that transformed AI research—and possibly the world », Quartz,
  2. ↑ a et b (en) Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey E. Hinton, « ImageNet classification with deep convolutional neural networks », Communications of the ACM, vol. 60, no 6,‎ , p. 84–90 (ISSN 0001-0782, DOI 10.1145/3065386, S2CID 195908774, lire en ligne)
  3. ↑ « ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition 2012 (ILSVRC2012) », sur Image-net (consulté le )

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