LeNet и AlexNet: первые победы
С чего начались современные CNN
«LeNet и AlexNet: первые победы» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
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.
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!
Изучай Python с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 30
- Уроки
- 120
Часто задаваемые вопросы
Урок «LeNet и AlexNet: первые победы» бесплатный?
Да — полный текст урока «LeNet и AlexNet: первые победы» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «LeNet и AlexNet: первые победы»?
С чего начались современные CNN Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «LeNet и AlexNet: первые победы»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?
Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- LeNet и AlexNet: первые победы
- VGG: последовательности маленьких фильтров
- ResNet: пропускающие связи ведут в глубину
- Загружайте модели torchvision