★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع

AlexNet (2012)

ورقة بحثية البنية المعمارية

The ImageNet result that started the deep-learning era — on two gaming GPUs.

أنت تطّلع على سجل ورقة بحثية: ورقة بحثية بارزة وما قدّمته للمجال.

Krizhevsky, Sutskever and Hinton halved the ImageNet error rate with a convolutional network trained on two consumer NVIDIA GTX 580s — the moment that proved GPUs + data + depth beats hand-engineering, redirected the field, and incidentally set NVIDIA on its current path. Every GPU cluster in this database descends from that dorm-room-scale rig.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

بيانات التدريب تشمل

المصادر

AlexNet paper ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.