★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Makalah Riset › AlexNet (2012)

AlexNet (2012)

Makalah Riset Kejutan arsitektur

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

Anda sedang melihat entri makalah penelitian: sebuah makalah penting dan apa yang diperkenalkannya ke bidang ini.

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.

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Data pelatihan mencakup

Sumber

AlexNet paper ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.