
Batch Normalization
La batch normalization è una tecnica trasformativa nel deep learning che migliora significativamente il processo di addestramento delle reti neurali affrontando...
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Chainer è un framework open-source per il deep learning che offre una piattaforma flessibile, intuitiva e ad alte prestazioni per le reti neurali, caratterizzat...
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Dropout è una tecnica di regolarizzazione nell'IA, in particolare nelle reti neurali, che combatte l'overfitting disattivando casualmente i neuroni durante l'ad...
Le funzioni di attivazione sono fondamentali per le reti neurali artificiali, introducendo non linearità e consentendo l'apprendimento di schemi complessi. Ques...
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Keras è una potente e intuitiva API open-source di reti neurali ad alto livello, scritta in Python e capace di funzionare sopra TensorFlow, CNTK o Theano. Perme...
Long Short-Term Memory (LSTM) è un tipo specializzato di architettura di Reti Neurali Ricorrenti (RNN) progettata per apprendere dipendenze a lungo termine nei ...
La Long Short-Term Memory Bidirezionale (BiLSTM) è un tipo avanzato di architettura di Rete Neurale Ricorrente (RNN) che elabora dati sequenziali in entrambe le...
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La regolarizzazione nell’intelligenza artificiale (IA) si riferisce a una serie di tecniche utilizzate per prevenire l’overfitting nei modelli di apprendimento ...
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Una rete neurale, o rete neurale artificiale (ANN), è un modello computazionale ispirato al cervello umano, essenziale nell'IA e nell'apprendimento automatico p...
Le Reti Neurali Artificiali (ANNs) sono un sottoinsieme degli algoritmi di apprendimento automatico modellati sul cervello umano. Questi modelli computazionali ...
La retropropagazione è un algoritmo per l'addestramento delle reti neurali artificiali che regola i pesi per minimizzare l'errore di previsione. Scopri come fun...
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Un modello trasformatore è un tipo di rete neurale specificamente progettato per gestire dati sequenziali, come testo, parlato o dati temporali. A differenza de...