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== Importanza nel campo dell'apprendimento profondo ==
Il 30 settembre 2012, nell'ambito dell'annuale competizione ILSVRC, utilizzando una [[rete neurale convoluzionale]] denominata AlexNet<ref name=":0">{{Cita pubblicazione|cognome=Krizhevsky|nome=Alex|cognome2=Sutskever|nome2=Ilya|cognome3=Hinton|nome3=Geoffrey E.|accesso=24 Maggio 2017|titolo=ImageNet classification with deep convolutional neural networks|url=https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf|rivista=Communications of the ACM|volume=60|numero=6|mese=Giugno|anno=2017|pp=84–90|doi=10.1145/3065386|issn=0001-0782|lingua=en}}</ref>, è stato ottenuto un tasso di errore del 15,3%, con un distacco maggiore di 10,8 punti percentuali sul secondo classificato. Tale risultato è stato reso possibile dall'impiego di [[Graphics processing unit|GPU]] nella fase di addestramento della rete<ref name=":0" />: l'impiego di GPU si è rivelato un ingrediente essenziale nella rivoluzione dell'[[apprendimento profondo]]. Secondo
== Voci correlate ==
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