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机器学习简史(三):AlexNet 点火,深度学习黄金五年
2012 年 10 月,一个用两块游戏显卡训练了五六天的神经网络,把 ImageNet 图像识别错误率从 26% 砍到 15%,整个领域为之改宗。此后五年:ResNet 越过人眼基准、注意力机制埋下 Transformer 的种子、AlphaGo 4:1 击败李世石让全世界重新认识机器学习。本文是「机器学习简史」系列第三篇,用一手论文数据复盘深度学习的黄金五年,也不回避这五年里的「炼金术」之争。
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机器学习简史(二):反向传播与统计学习的中场三十年
深度学习不是 2012 年凭空出现的——1986 年反向传播论文就登上了 Nature,LeCun 的 LeNet 在 1990 年代替银行处理了一成支票。但同期的 SVM 凭理论保证把神经网络压到学科边缘,「两种文化」之争贯穿整个中场。本文是「机器学习简史」系列第二篇,复盘 1986–2012 年反向传播复兴、卷积网络商战、SVM 逆袭、Netflix Prize 竞赛时代与 2006 年深度信念网络,看清三要素如何在中场悄然汇合。
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机器学习简史(四):Transformer 之后,大模型时代
2017 年 6 月,八位 Google 研究员在一篇机器翻译论文里抛弃了循环网络,标题只有五个词:Attention Is All You Need。此后九年:GPT-3 证明规模即能力、ChatGPT 两个月一亿用户、Scaling Laws 驱动军备竞赛、DeepSeek 用十分之一成本撼动算力叙事、推理模型开启第二条扩展曲线。本文是「机器学习简史」系列完结篇,所有 2024 年后的关键事实均经联网核实,带你看清截至 2026 年 10 月的大模型版图,与依然悬而未决的终极争论。
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机器学习简史(一):从图灵之问到两次寒冬
「机器会思考吗?」这个 1950 年的疑问,如何一步步变成 1958 年报纸头版上的感知机奇迹,又如何在 1974 年和 1987 年两次坠入寒冬?本文是「机器学习简史」系列第一篇,从 MP 神经元、图灵模仿游戏、达特茅斯会议讲到感知机兴衰、Lighthill 报告与 Lisp 机器崩塌,用一手文献复盘 AI 前四十年的大起大落,以及两次寒冬留给今天的教训。
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