Topologie non convenzionali per reti di neuroni artificiali

Ciliegi, Federico (2019) Topologie non convenzionali per reti di neuroni artificiali. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Matematica [L-DM270]
Documenti full-text disponibili:
[img] Documento PDF (Thesis)
Disponibile con Licenza: Creative Commons: Attribuzione - Condividi allo stesso modo 3.0 (CC BY-SA 3.0)

Download (1MB)

Abstract

Le reti neurali sono uno strumento informatico che si è progressivamente affermato dalla sua nascita, e si è distinto per le sue grandi potenzialità. Pur non essendo ancora presente una teoria matematica formale che le descriva, esse sono state approfonditamente studiate da ingegneri e informatici, rendendo il loro studio una branca tanto ampia quanto preziosa. In questa tesi presento alcuni modelli di rete neurale e ne illustro le caratteristiche a livello di topologia, elaborazione e addestramento.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Ciliegi, Federico
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
topologia reti neurali ricorrenti LSTM BPTT retropropagazione backpropagation addestramento di una rete neurale feedforward
Data di discussione della Tesi
13 Dicembre 2019
URI

Altri metadati

Statistica sui download

Gestione del documento: Visualizza il documento

^