AlexNet

Sobre

AlexNet es un modelo pionero de aprendizaje profundo que revolucionó el reconocimiento de imágenes. Introducido en 2012 por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, impulsó significativamente el campo de la visión artificial. Su arquitectura consta de cinco capas convolucionales seguidas de tres capas completamente conectadas, que aprovechan las GPU para una computación más rápida. Introdujo innovaciones clave como las funciones de activación ReLU y la agrupación superpuesta, que mejoraron la velocidad y la precisión del entrenamiento. El éxito de AlexNet en el Desafío de Reconocimiento Visual a Gran Escala ImageNet (ILSVRC) marcó un hito en el aprendizaje profundo, demostrando su potencial para gestionar grandes conjuntos de datos. Su impacto va más allá de la clasificación de imágenes, influyendo en diversas aplicaciones en vehículos autónomos, imágenes médicas y más. A pesar de su gran tamaño y sus requisitos computacionales, AlexNet sigue siendo un modelo fundamental en el aprendizaje profundo, inspirando arquitecturas y técnicas posteriores. Sus contribuciones han sido fundamentales para el rápido progreso de la IA y el aprendizaje automático.