在深度学习的前史长河中，一颗灿烂的明珠——AlexNet，现在总算迎来了揭露源代码的夸姣时间！在谷歌首席科学家Jeff Dean的宣布下，他们与计算机前史博物馆（CHM）携手，将这一具有里程碑含义的代码放在了咱们的面前，持久保存，供后人学习与探求。

　　没错，假如你曾在心中幻想过2012年那奥秘的代码，现在便是你的时机！无论是Github链接（）仍是代码自身的注释，都会让你从量子跨足到人工智能的光辉舞台。

　　AlexNet，这个由多伦多大学的研究生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和他们的导师Geoffrey Hinton共同开发的人工神经网络，敞开了计算机视觉的新时代。自其面世以来，让很多研究者从未见过的或许性尝试着去掌控数据的海洋，构成了现在机器学习使用的繁荣态势。常识与技能的鸿沟，也在这一行动下被再三打破。

　　说到AlexNet，只能说它是印象辨认范畴的“奠基石”。2012年ImageNet大规模视觉辨认应战赛的巅峰之作，凭仗初次引进的卷积神经网络（CNN）架构，这一神器的姓名从此响遏行云。它不只令Yann LeCun打破对机器学习的质疑，更抢占了巨量的学术引证，其在Google Scholar上被引次数早已打破17万。

　　五年来，从寻求发布授权开端，这段代码的背面还饱含着Hinton等人的不懈努力。早在2020年，CHM的软件前史中心馆长Hansen Hsu便联系了Alex Krizhevsky，想要获取代码发布的答应。尔后，他们三位的协作推动了这一进程。当今，AlexNet的原始源代码，连同实训时的参数文件，都以开源方式展现在咱们面前，成了AI爱好者学习深度学习技巧的绝佳宝库。

　　毫无疑问，AlexNet能否重塑未来的路途，或将在很大程度上取决于怎样使用这份已被年月磨炼的遗产。黄仁勋在最近的GTC大会上着重，AI的未来与物理国际休戚相关，而这条旅途的起点，正是在2012年AlexNet引起的涟漪中。想要真实了解深度学习的进程与应战，咱们便要从一行行的代码与注释中发现那前史的印记与启示。

　　假如你对深度学习、计算机视觉的打开与未来的无限或许感兴趣，这份来自计算机前史博物馆的代码无疑是值得一探的珍宝。别错过，跟从AlexNet的脚步，与未来密切接轨！回来搜狐，检查更加多