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12 comandi di rete di base che ogni utente Linux dovrebbe conoscere

Linux è un ottimo sistema operativo per il networking. È un sistema eccellente per i server per un motivo. Le distribuzioni Linux sono preinstallate con molti strumenti di rete e puoi installarne altri dal tuo gestore pacchetti. Ecco alcuni dei comandi di rete Linux che dovresti conoscere.

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Imbottitura nelle reti neurali convoluzionali

Il riempimento è un processo essenziale nelle reti neurali convoluzionali. Sebbene non sia obbligatorio, è un processo che viene spesso utilizzato in molte architetture CNN all'avanguardia. In questo articolo esploreremo perché e come è fatto.

Il meccanismo della convoluzione

La convoluz

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Costruire reti neurali da zero: parte 1

Con la presenza di popolari framework di deep learning come TensorFlow, Keras, PyTorch e altre librerie simili, è diventato molto più facile per un principiante nel settore affrontare l'argomento delle reti neurali a un ritmo più rapido. Sebbene questi framework forniscano un percorso per risolvere i calcoli più complessi in po

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Previsioni del tempo utilizzando le reti LSTM

Introduzione

Le reti LSTM (Long Short-Term Memory) sono una classe di reti neurali ricorrenti (RNN) in grado di risolvere problemi di previsione delle sequenze. In particolare, le RNN e le LSTM differiscono dalle altre reti neurali in quanto hanno una dimensione temporale e tengono conto del tempo e d

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Reti di capsule: una rapida introduzione

Introduzione

Che tu sia nuovo al deep learning o un ricercatore serio, hai sicuramente incontrato il termine reti neurali convoluzionali (CNN). Sono una delle architetture più ricercate e più performanti nel settore. Detto q

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Filtri nelle reti neurali convoluzionali

In Multi Layer Perceptrons (MLP), i parametri apprendibili sono i pesi della rete che si associano ai vettori delle caratteristiche. Nel contesto delle reti neurali convoluzionali, tuttavia, i parametri apprendibili sono chiamati filtri, filtri che sono matrici/array bidimensionali comunemente di dimensioni quadrate. In questo ar

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Pooling nelle reti neurali convoluzionali

Introduzione

Il termine “pooling” sembrerebbe familiare a chiunque abbia dimestichezza con le reti neurali convoluzionali poiché è un processo comunemente utilizzato dopo ogni livello di convoluzione. In questo articolo esploreremo i perché e i come dietro questo processo fondamentale nelle ar

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Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) Promettente alternativa al Perceptron multistrato?

Introduzione

È uscito un nuovo articolo sul machine learning che presenta con coraggio un nuovo percorso nel campo del deep learning. La recente pubblicazione sulle reti Kolmogorov-Arnold (KAN) è proprio uno di quei lavori innovativi. Oggi cercheremo di

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Reti neurali feed-forward e feedback

La struttura delle reti neurali sta diventando sempre più importante nella ricerca sulla modellazione dell'intelligenza artificiale per molte applicazioni. Sono stati sviluppati due paradigmi strutturali opposti: reti neurali feedback (ricorrenti) e reti neurali feed-forward. In questo articolo, presentiamo un confronto approfond

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SRGAN: Reti avversarie generatrici a super risoluzione

Immagini ad alta risoluzione e video ad alta definizione sono ora alcune delle necessità più popolari per le persone che vogliono godersi il proprio lavoro di ricerca e sviluppo al giorno d'oggi. Maggiore è la qualità di una particolare immagine o video, più piacevole e degna di nota diventa l'esperienza visiva co

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