Reti Neurali Tipologie

Articoli e tutorial disponibili su Reti Neurali Tipologie

Articoli o Argomenti Disponibili

Librerie per Reti Neurali

Librerie per Reti Neurali

Tensor Flow e Keras pro e contro. Utilizzo per reti neurali
Gradiente e Funzione di Costo

Gradiente e Funzione di Costo

Minimizzare la funzione di costo.
Full e mini batch, gradiente stocastico
Bias e Varianza <br>Over e under fitting.

Bias e Varianza
Over e under fitting.

Quando nelle reti neurali un modello tende a adattarsi eccessivamente ai dati di addestramento.
Overfitting: Cause e Soluzioni

Overfitting: Cause e Soluzioni

Quali sono le possibili soluzioni all' Overfitting

Regolarizzazione L1 e L2

Regolarizzazione L1 e L2

La regolarizzazione L1 e L2 sono due tecniche utilizzate per prevenire l'overfitting nelle reti neurali e nel machine Learning
Convoluzione

Convoluzione

Il Principio di base delle CNN è la Convoluzione
Trasformazione immagine

Trasformazione immagine

La tecnica Convoluzione per trasformare immagini
Rete Ricorrenti definizione

Rete Ricorrenti definizione

Una RNN mantiene una memoria che tiene traccia delle informazioni importanti dalla sequenza elaborata fino a quel punto.

Rete Neurale Keras

Rete Neurale Keras

Creazione di una rete neurale per la diagnosi di un tumore.
Codice ottenuto da chatGPT e testato in Google Colab
Backpropagation

Backpropagation

L'errore tra l'output previsto e desiderato viene propagato all'indietro. Calcolando i contributi di ciascun peso all'errore complessivo.
Dropout

Dropout

Disabilitare casualmente un numero predefinito di unità neuronali, cioè "scartando" temporaneamente i loro output.
Word Embedding

Word Embedding

Per rappresentare le parole in un formato vettoriale, dove quelle con significati simili sono posizionate vicine tra loro.



About

Blog

Seguimi

Iscriviti alla newsletter

Questo Sito è in costruzione!!

Ogni settimana un nuovo articolo.
Iscriviti alla news letter e riceverai tutti gli aggiornamenti del sito

  • Copyright © 2020 - , Inc.
  • Privacy Policy