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Canadá
Documentado

AlexNet gana ImageNet y arranca la era del aprendizaje profundo

AlexNet, una red neuronal convolucional profunda desarrollada por Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton en la Universidad de Toronto, ganó el desafío ImageNet 2012 con un error top-5 de 15,3%, más de 10 puntos por debajo del segundo. Entrenada en GPUs, mostró que la profundidad, los datos masivos y el cómputo paralelo, juntos, producían un salto cualitativo.

Enviado a ImageNet el 30-sep-2012 y ganador de ILSVRC 2012; el artículo se publicó en NeurIPS en diciembre de 2012.

Por qué es un hito

Es el punto de inflexión que reactivó masivamente a las redes neuronales: Yann LeCun lo llamó “un punto de quiebre inequívoco en la historia de la visión por computador”, y su receta (datos + GPU + profundidad) se extendió a todo el campo.

Actores

Alex KrizhevskyIlya SutskeverGeoffrey HintonUniversidad de Toronto

Tecnologías

redes neuronales convolucionalesGPUReLUdropoutaumento de datos

Geografía

Canadá

Fuentes

  1. AlexNet (artículo)Wikipedia · 2026 Verificada
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