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アレックス・クリジェフスキーはウクライナ生まれのカナダ人コンピュータ科学者で、人工ニューラルネットワークとディープラーニングの研究で最もよく知られています。2012年、クリジェフスキーはイリヤ・スツケバーとトロント大学の博士課程の指導教官ジェフリー・ヒントンと共に、わずか2枚のGeForce NVIDIA GPUカードを使用して強力な視覚認識ネットワークAlexNetを開発しました。 [2]これはニューラルネットワークの研究に革命をもたらしました。それまで、ニューラルネットワークはCPUでトレーニングされていました。GPUへの移行により、高度なAIモデルの開発への道が開かれました。 [2] AlexNetは2012年のImageNetチャレンジで優勝しました。クリジェフスキーとスツケバーは、コンテストで優勝した直後に、彼らのスタートアップ企業であるDNN Research Inc.をGoogleに売却しました。クリジェフスキーは仕事への興味を失った後、2017年9月にGoogleを退社し、新しいディープラーニング技術のサポートを行うDessa社で働きました。[1]機械学習とコンピュータビジョンに関する彼の多数の論文の多くは、他の研究者によって頻繁に引用されています。[3]彼はまた、 CIFAR-10とCIFAR-100データセットの主著者でもあります。[4] [5]
参考文献
- ^ ab Gershgorn, Dave (2018年6月18日). 「AIがシリコンバレーを支配するほど優れた存在になった経緯の裏話」Quartz . 2021年2月23日閲覧。
- ^ ab Witt, Stephen (2023年11月27日). 「Jensen HuangのNvidiaがAI革命を推進する方法」. The New Yorker . 2023年12月24日閲覧。
- ^ 「Alex Krizhevsky」。Google Scholar Citations。
- ^ 「CIFAR-10 および CIFAR-100 データセット」 。2021年3 月 7 日閲覧。
- ^ Krizhevsky, Alex (2009)、小さな画像から複数の特徴層を学習する(PDF)、CiteSeerX 10.1.1.222.9220、S2CID 18268744
外部リンク
- Alex Krizhevsky のホームページ