Deep Learning Academy · レッスン

LeNetとAlexNet：最初の成功

現代のCNNが始まった場所を学びます

レッスン 1/413 ステップ

「LeNetとAlexNet：最初の成功」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Where CNNs Began

Long before todays giants, two small networks proved that learned convolutions could read images. Lets meet the pioneers.

LeNet-5 Reads Digits

In 1998 Yann LeCun built LeNet-5 to recognize handwritten digits on checks. It was tiny, but it worked beautifully.

A Simple Recipe

LeNets pattern was clear: alternate convolution and pooling layers, then finish with a few dense layers. That recipe still echoes today.

Trained End to End

The big idea was that LeNet learned its filters from data by backpropagation, instead of an engineer hand-coding edge detectors.

Then Came the Pause

Data and compute were scarce, so progress stalled for years. The world was not yet ready to scale this idea up.

AlexNet Wakes the Field

In 2012 AlexNet crushed the ImageNet contest, halving the error rate and igniting the modern deep learning boom.

Bigger and Deeper

AlexNet was a scaled-up LeNet: more layers, far more filters, and millions of parameters hungry for data.

ReLU Speeds Training

AlexNet swapped slow saturating activations for the fast, simple ReLU, letting a deep net train in a reasonable time.

Trained on Two GPUs

It ran on two GPUs in parallel. That hardware choice turned an old idea into a practical, winning system.

Dropout Fights Overfit

To stop memorizing, AlexNet added dropout in its dense layers, randomly silencing neurons during training.

import torch.nn as nn
classifier = nn.Sequential(nn.Dropout(0.5), nn.Linear(4096, 1000))

A Conv Layer in PyTorch

Both nets are stacks of one core block. Here is a single Conv2d layer, the brick everything is built from.

import torch.nn as nn
layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=96, kernel_size=11, stride=4)

Quick Check

Think about what made AlexNet so influential.

対話的なレッスンで答える

Recap: The First Wins

LeNet showed CNNs could learn, and AlexNet proved they could win at scale. Together they launched the era you are studying. Nice start!

無料で開始

AI チューターと学ぶ Python — 無料

ブラウザでリアルコードを書いて実行し、24/7 の AI チューターから瞬時にサポートを受け、ウェブまたはアプリで続きから学習できます。

コース: 30
レッスン: 120

無料で学習を始めるコース全体を表示

よくある質問

「LeNetとAlexNet：最初の成功」レッスンは無料ですか？

はい。「LeNetとAlexNet：最初の成功」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「LeNetとAlexNet：最初の成功」で何を学びますか？

現代のCNNが始まった場所を学びますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「LeNetとAlexNet：最初の成功」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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