Apprendimento della similarità
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L’apprendimento della similarità si concentra sull’addestramento di modelli …
Deep Learning
Terms tagged with Deep Learning
Sentence Transformers
Definition
I Sentence Transformers sono estensioni dei modelli Transformer tradizionali (come BERT), …
Trucco di riparametrizzazione
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Il trucco di riparametrizzazione è un metodo fondamentale utilizzato negli autoencoder …
Pyannote Audio
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Pyannote Audio è un toolkit completo progettato per facilitare lo sviluppo e il deploy di …
Prodotto di esperti
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Il Prodotto di Esperti (PoE) è un metodo per costruire distribuzioni di probabilità …
Apprendimento di rappresentazioni multimodali
Definition
L’apprendimento di rappresentazioni multimodali comporta l’addestramento di …
Mode Collapse
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Nelle GAN, il mode collapse si verifica quando il generatore impara a sfruttare le …
Ipotesi della varietà
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Questa ipotesi spiega perché l’apprendimento profondo funziona efficacemente …
Rete autostradale
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Le Highway Networks sono progettate per affrontare il problema del gradiente evanescente …
Strato Nascosto
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Uno strato nascosto è composto da neuroni che ricevono input dagli strati precedenti, …
Hardware per l'intelligenza artificiale
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L’hardware per l’AI si riferisce a dispositivi di calcolo specializzati …
Gradient Accumulation
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Questa strategia di ottimizzazione consente di addestrare modelli di deep learning con …
Unità Ricorrente con Gate (GRU)
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Un’Unità Ricorrente con Gate (GRU) è una cella specializzata di rete neurale …
Feature Learning
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Il Feature Learning, spesso associato al deep learning, consente ai modelli di apprendere …
Modello basato sull'energia
Definition
I Modelli Basati sull’Energia (EBM) definiscono una distribuzione di probabilità …
Adattamento del dominio
Definition
L’adattamento del dominio affronta la sfida quando i dati di addestramento e di …
Doppia discesa
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La doppia discesa sfida il tradizionale compromesso bias-varianza mostrando che modelli …
Discesa del gradiente stocastica differenzialmente privata
Definition
DP-SGD è una variante della Discesa del Gradiente Stocastica progettata per proteggere la …
BERT
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BERT è una tecnica di apprendimento automatico basata su transformer per il …
Normalizzazione batch
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Questo metodo regola e scala le attivazioni per avere media zero e varianza unitaria …
AlphaChip
Definition
AlphaChip è un sistema AI specializzato progettato per automatizzare e migliorare il …
Attacco avversario
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Gli attacchi avversari sfruttano le vulnerabilità delle reti neurali introducendo rumore …
Visione
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La Computer Vision (CV) è un ramo dell’intelligenza artificiale che addestra i …
Connessione Residua
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Le connessioni residuali, note anche come skip connection, permettono ai gradienti di …
Recurrent Neural Network
Definition
Le RNN sono progettate per riconoscere pattern in sequenze di dati, come testo, genomi, …
ReLU
Definition
ReLU è ampiamente utilizzata nelle reti neurali profonde grazie alla sua efficienza …
Memoria a Lungo Breve Termine
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Le reti LSTM affrontano il problema del gradiente evanescente comune nelle RNN standard …
Dropout
Definition
Nelle reti neurali, il dropout previene l’overfitting rimuovendo temporaneamente un …
Funzione di Attivazione
Definition
Una funzione di attivazione introduce non linearità in una rete neurale, consentendole di …
pre-addestrato
Definition
Un modello pre-addestrato è un modello di intelligenza artificiale di base che ha subito …
basato sulla diffusione
Definition
I modelli basati sulla diffusione sono una classe di IA generativa che crea nuovi …
Apprendimento per trasferimento
Definition
L’apprendimento per trasferimento sfrutta modelli pre-addestrati per migliorare le …
Pre-addestramento
Definition
Il pre-addestramento è una tecnica fondamentale nel deep learning in cui un modello …
Rete Neurale
Definition
Una rete neurale è una serie di algoritmi che cerca di riconoscere le relazioni …
Attenzione Multi-Testa
Definition
L’Attenzione Multi-Testa estende il meccanismo di attenzione standard eseguendolo …
Modello Linguistico di Grande Dimensione
Definition
I Modelli Linguistici di Grande Dimensione (LLM) sono sistemi avanzati di intelligenza …
Diffusione
Definition
I modelli di diffusione sono una classe di IA generativa che imparano a invertire un …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) è un popolare algoritmo di ottimizzazione del primo …
Affinamento
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L’affinamento consiste nel prendere un modello già addestrato su un grande dataset …
Rete Neurale Convoluzionale
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Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) sono progettate per apprendere automaticamente e …
Meccanismo di Attenzione
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Un meccanismo di attenzione permette a un modello di ponderare dinamicamente …