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==Définition==
AlexNet est le nom de l'architecture d'un [[réseau de neurones profond|réseau profond de neurones]] à [[convolution]]s qui a remporté l'épreuve ImageNet en 2012.


== Définition ==
Conçu par une équipe de l'Université de Toronto dirigée par Geoffrey Hinton, dont faisaient partie Alex Krizhevsky, architecte principal qui lui a donné son nom, et Ilya Sutskever, AlexNet a marqué un point tournant dans l'emploi des réseaux profonds de neurones.


==Français==
'''AlexNet'''  <small>nom propre </small>


==Anglais==
'''AlexNet'''
==Sources==
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe, Datafranca.org]]   


== Français ==
[https://en.wikipedia.org/wiki/AlexNet Source : Wikipédia IA, ''AlexNet'']


[[Catégorie:ENGLISH]]
[[Catégorie:Apprentissage profond]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
== Anglais ==
 
 
'''Alexnet'''
 
Alexnet is the name of the Convolutional Neural Network architecture that won the ILSVRC 2012 competition by a large margin and was responsible for a resurgence of interest in CNNs for Image Recognition. It consists of five convolutional layers, some of which are followed by max-pooling layers, and three fully-connected layers with a final 1000-way softmax. Alexnet was introduced in ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.
Autoencoder
 
An Autoencoder is a Neural Network model whose goal is to predict the input itself, typically through a “bottleneck” somewhere in the network. By introducing a bottleneck, we force the network to learn a lower-dimensional representation of the input, effectively compressing the input into a good representation. Autoencoders are related to PCA and other dimensionality reduction techniques, but can learn more complex mappings due to their nonlinear nature. A wide range of autoencoder architectures exist, including Denoising Autoencoders, Variational Autoencoders, or Sequence Autoencoders.

Dernière version du 30 août 2024 à 13:53

Définition

AlexNet est le nom de l'architecture d'un réseau profond de neurones à convolutions qui a remporté l'épreuve ImageNet en 2012.

Conçu par une équipe de l'Université de Toronto dirigée par Geoffrey Hinton, dont faisaient partie Alex Krizhevsky, architecte principal qui lui a donné son nom, et Ilya Sutskever, AlexNet a marqué un point tournant dans l'emploi des réseaux profonds de neurones.

Français

AlexNet nom propre

Anglais

AlexNet

Sources

Source : Claude Coulombe, Datafranca.org

Source : Wikipédia IA, AlexNet