谷歌首席科学家 Jeff Dean 宣布,他们与计算机历史博物馆(CHM)合作,共同发布了 AlexNet 的源代码,并将长期保存这些代码。
开放后的代码库如下:
GitHub 链接:https://github.com/computerhistory/AlexNet-Source-Code
AlexNet 是一个人工神经网络,用于识别照片内容。它由当时的多伦多大学研究生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 以及他们的导师 Geoffrey Hinton 于 2012 年开发。
在计算机历史上,AlexNet 的出现有着划时代的意义。在它出现之前,很少有机器学习研究人员使用神经网络。但在 AlexNet 出现之后,几乎所有研究人员都会使用神经网络。从 2012 年到 2022 年,神经网络不断取得进步,包括合成可信的人类声音、击败围棋冠军选手、模拟人类语言并生成艺术作品…… 最终,OpenAI 于 2022 年发布 ChatGPT…… 它是这一系列故事的重要起点。
「谷歌很高兴将具有开创性意义的 AlexNet 项目的源代码贡献给计算机历史博物馆,」Jeff Dean 说,「这段代码是 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 撰写的标志性论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的基础,该论文革新了计算机视觉领域,是有史以来被引用次数最多的论文之一。」
Google Scholar 数据显示,AlexNet 相关论文被引量已经超过 17 万。
除了代码本身的价值,HuggingFace 联合创始人 Thomas Wolf 还发现,代码中的注释也非常有启发性。他说,「也许真正的历史记录是 AlexNet 代码中每个实验配置文件末尾的实验记录注释。一个开创性的神经网络正在诞生……」