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Feedback nelle Reti Neurali Ricorrenti: Ruolo e Applicazioni

Il Ruolo del Feedback nelle Reti Neurali Ricorrenti Le reti neurali ricorrenti (RNN) rappresentano una classe di modelli neurali ampiamente utilizzati nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning. Uno degli elementi chiave che caratterizza le RNN è il concetto di feedback, fondamentale per consentire a queste ...

RNN e Backpropagation: Addestramento Ottimale per Reti Neurali

RNN e Backpropagation: Integrazione nell'Addestramento Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) rappresentano un tipo di rete neurale in grado di elaborare dati sequenziali, mantenendo una memoria delle informazioni passate. In questo contesto, il meccanismo di apprendimento noto come backpropagation svolge un ruolo fondamentale nell'aggiornamento dei pesi della ...

CNN-LSTM: Potenziamento Elaborazione Sequenziale

Il Potenziamento dell'Elaborazione Sequenziale: CNN-LSTM in Azione Nella vasta galassia dell'intelligenza artificiale e del machine learning, spiccano due potenti architetture neurali: le Convolutional Neural Networks (CNN) e le Long Short-Term Memory Networks (LSTM). Entrambe hanno dimostrato di essere strumenti formidabili nell'analisi e nell'elaborazione dei dati, ma ...
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