★
Menu
Trang chủ Cách xây dựng Danh sách theo dõi Hệ sinh thái
Phần cứng Các chipSo sánh chip Máy chủ & Hệ thốngMạng kết nối Bộ nhớXưởng đúc & Đóng gói Làm mát
Cơ sở hạ tầng Trung tâm dữ liệuĐiện năng Dự ánCloud & Điện toán GPU
Trí tuệ Mô hình AIPhần mềm Sản phẩm AICác benchmark Bài báo nghiên cứuCác tập dữ liệu Các khái niệm
Hệ sinh thái Công tyCổ phiếu Con ngườiDòng thời gian Xu hướngTương lai của AI
Học Tin tức Hỏi dữ liệu AI Agents
Giới thiệu Về chúng tôi Phương pháp luận Dữ liệu & API Tuyên bố miễn trách nhiệm
Tùy chọn
DỮ LIỆU & API

Truy cập JSON chỉ đọc miễn phí vào dữ liệu cache của trang.

Chế độ tối

Chế độ hướng dẫn
Chưa quen với thuật ngữ về chip, data center và mô hình AI? Chúng tôi giải thích các khái niệm then chốt ngay khi bạn duyệt, bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Cùng dữ liệu đó, có phần hỗ trợ tích hợp sẵn.

Chế độ chuyên gia
Bạn đã nắm rõ cấu trúc. Chỉ cần dữ liệu: gọn, nhanh và súc tích, không có giải thích thêm. Đây là chế độ xem mặc định.

Ngôn ngữ giao diện
‹ Quay lại
Trang chủ › Bài báo nghiên cứu › AlexNet (2012)

AlexNet (2012)

Bài báo nghiên cứu Bất ngờ về kiến trúc

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

Bạn đang xem hồ sơ bài báo nghiên cứu: một bài báo có tầm ảnh hưởng lớn và những đóng góp mà nó mang lại cho lĩnh vực.

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.

Kết nối của mục này với phần còn lại của hệ thống

Các liên kết của hồ sơ này trong nháy mắt — nhấp vào một nhóm để chuyển đến nhóm đó.

Dữ liệu huấn luyện bao gồm

Được viết bởi

Nguồn

AlexNet paper ↗

Hồ sơ được xem xét tính đến 2026-01-15 — xem Phương pháp luận.