apprendimento profondo

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Guida alle architetture di reti profonde

Autrice: Joyce Xu Traduttrice: Sabrina Sala     Negli ultimi anni, molto del progresso ottenuto nell’utilizzo del deep learning (apprendimento profondo) per la visione artificiale può essere ricondotto a un gruppo ristretto di architetture di reti neurali. Lasciando da parte la matematica, i codici e i dettagli dell’implementazione, in questo articolo intendiamo analizzare come questi modelli …

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Metodi Lineari per la Riduzione della Dimensionalità: Analisi delle Componenti Principali

Autore: Matteo Alberti Fra le metodologie per la riduzione lineare della dimensionalità le PCA o Componenti Principali sono certamente fra gli strumenti principe dello Statistical Machine Learning (Apprendimento Automatico) . Sebbene vi si concentri molto spesso su strumenti in grado di catturare la componente non lineare l’analisi delle componenti principali risulta esser la base di …

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Metodi Lineari per la Riduzione della Dimensionalità: Analisi delle Componenti Principali

Autore: Matteo Alberti Fra le metodologie per la riduzione lineare della dimensionalità le PCA o Componenti Principali sono certamente fra gli strumenti principe dello Statistical Machine Learning (Apprendimento Automatico) . Sebbene vi si concentri molto spesso su strumenti in grado di catturare la componente non lineare l’analisi delle componenti principali risulta esser la base di …

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