深度卷积神经网络模型AlexNet是由Alex Krizhevsky等人在2012年提出，旨在解决图像识别问题。该模型由8层神经网络组成，包括5层卷积层和3层全连接层。其特点包括使用大型卷积核和池化层提取局部特征、引入ReLU激活函数加速训练过程，以及采用数据增强和Dropout技术缓解过拟合问题。通过解读AlexNet的结构和特点，可以更好地理解深度卷积神经网络的应用和优势。