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AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出的深度卷积神经网络，在计算机视觉领域取得了突破性的成果。本文介绍了AlexNet的主要特点和贡献，包括深度架构、ReLU激活函数、局部响应归一化、Dropout等。同时还分享了使用炼丹侠平台A100服务器实现AlexNet训练的方法，并提供了GPU版本的训练代码。通过对比GPU和CPU版本的训练代码，成功复现了AlexNet训练MNIST数据集的实验结果。如果你对使用GPU服务器进行深度学习训练感兴趣，不妨阅读本文了解更多细节。
来源：https://juejin.cn/ai
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