Sigmoid
Definition
La funzione sigmoide, definita come σ(z) = 1 / (1 + e^-z), è ampiamente utilizzata …
Neural Networks
Terms tagged with Neural Networks
Apprendimento della Parità
Definition
L’Apprendimento della Parità è un problema di riferimento nella teoria …
Calcolo neurale
Definition
Il calcolo neurale si riferisce alle operazioni matematiche eseguite dai neuroni …
Normalizzazione di Livello
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La Normalizzazione di Livello stabilizza l’addestramento riducendo lo spostamento …
Rete autostradale
Definition
Le Highway Networks sono progettate per affrontare il problema del gradiente evanescente …
Strato Nascosto
Definition
Uno strato nascosto è composto da neuroni che ricevono input dagli strati precedenti, …
Unità Ricorrente con Gate (GRU)
Definition
Un’Unità Ricorrente con Gate (GRU) è una cella specializzata di rete neurale …
Feed-Forward Network
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Le Feed-Forward Networks (FFN), note anche come Multi-Layer Perceptrons (MLP), elaborano …
Epoch
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Nell’apprendimento automatico, un epoch rappresenta una singola iterazione …
Dense
Definition
Nelle reti neurali, ‘dense’ si riferisce agli strati completamente connessi …
Apprendimento Continuo
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L’apprendimento continuo, noto anche come apprendimento permanente, consente alle …
Normalizzazione batch
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Questo metodo regola e scala le attivazioni per avere media zero e varianza unitaria …
Algoritmo Attore-Critico
Definition
L’algoritmo attore-critico impiega due componenti: l’attore, che aggiorna la …
Un Calcolo Logico delle Idee Immanenti nell'Attività Nervosa
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Questo articolo fondazionale proponeva un modello matematico delle reti neurali, …
Softmax
Definition
Softmax è ampiamente utilizzato nello strato di output delle reti neurali per compiti di …
Recurrent Neural Network
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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 …
Decodificatore
Definition
Nei modelli sequenza-in-sequenza, il decodificatore prende il vettore di contesto …
Funzione di Attivazione
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Una funzione di attivazione introduce non linearità in una rete neurale, consentendole di …
Lineare
Definition
Le operazioni lineari coinvolgono moltiplicazione e addizione senza attivazioni non …
Apprendimento Profondo
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Gli algoritmi di apprendimento profondo tentano di imitare i processi analitici e di …
Rete Neurale Convoluzionale
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Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) sono progettate per apprendere automaticamente e …
Backpropagation (Retropropagazione)
Definition
Il Backpropagation, abbreviazione di retropropagazione degli errori, è un metodo …