「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……」
13 年后，AlexNet 源代码终于公开
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……」