INSEGNARE LA PROGRAMMAZIONE DELLE RETI NEURALI
Progettare e implementare reti neurali da zero
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In questo libro si affrontano brevemente le basi teoriche delle reti neurali, partendo dai principi di base del funzionamento di un neurone e dalla sua somiglianza con la parte biologica, spiegandone gli assoni (ingressi), i pesi di ingresso, il bias, il corpo del neurone, la funzione di attivazione e la funzione di uscita dell'assone. Descrive poi l'architettura di una rete neurale multistrato, il processo di apprendimento della rete neurale attraverso le funzioni di backpropagation e feedforward propagation. Infine, il libro procede all'addestramento di una rete neurale da zero, con l'obiett...
In questo libro si affrontano brevemente le basi teoriche delle reti neurali, partendo dai principi di base del funzionamento di un neurone e dalla sua somiglianza con la parte biologica, spiegandone gli assoni (ingressi), i pesi di ingresso, il bias, il corpo del neurone, la funzione di attivazione e la funzione di uscita dell'assone. Descrive poi l'architettura di una rete neurale multistrato, il processo di apprendimento della rete neurale attraverso le funzioni di backpropagation e feedforward propagation. Infine, il libro procede all'addestramento di una rete neurale da zero, con l'obiettivo di insegnare al lettore in modo semplice come progettare una rete neurale e i processi coinvolti nel suo apprendimento. Successivamente, viene definito un problema per il rilevamento della peronospora tardiva nelle colture di patate. Vengono presentate le basi teoriche di una rete convoluzionale e le definizioni relative alla peronospora della patata. Al lettore viene quindi presentata una guida passo-passo su come creare un progetto in Jupyter-lab per il rilevamento della peronospora fogliare della patata.
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