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Gestione lunghezza sequenze Transformer: strategie efficaci

Come il Transformer gestisce la lunghezza delle sequenze: un'analisi approfondita Introduzione Il Transformer è un'architettura di rete neurale che ha rivoluzionato il campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) grazie alla sua capacità di catturare le dipendenze a lungo raggio all'interno di una sequenza di testo. Una delle ...

Processo di Convoluzione CNN: Guida Completa e Analisi

Il Processo di Convoluzione nelle CNN: Approfondimento e Analisi Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono un tipo di architettura di reti neurali ampiamente utilizzate nell'ambito del machine learning e dell'intelligenza artificiale, in particolare per compiti legati alla visione artificiale come il riconoscimento di immagini e di ...

Gestione Input RNN: Tecniche Efficaci per Lunghezza Variabile

Come le RNN possono gestire input di lunghezza variabile: una panoramica approfondita Introduzione Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) sono uno strumento potente nell'ambito dell'intelligenza artificiale e del machine learning, in grado di gestire dati sequenziali. Tuttavia, una delle sfide più importanti nell'utilizzo delle RNN è la gestione ...
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