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Nel contesto delle [[reti neurali artificiali]], il '''rettificatore''' è una [[funzione di attivazione]] definita come l ...one rettificatore permette di ottenere un allenamento migliore per le reti neurali profonde (Deep Neural Network). Questo risultato è ottenuto comparando il r ...

...se, [[Classificatore bayesiano|classificatori bayesiani]] e [[reti neurali artificiali]].<ref>{{cita web|url=http://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC2515/05 == Reti neurali artificiali == ...

...] e David Lowe nella formulazione delle [[rete neurale a base radiale|reti neurali a base radiale]],<ref>{{cita testo|url=http://www.anc.ed.ac.uk/rbf/intro/no == Reti neurali a base radiale == ...

...informazione in rete analoghi alle [[rete neurale artificiale|reti neurali artificiali]]. Le mappe auto-organizzate sono [[reti neurali]] a connessioni laterali dove i neuroni di uscita sono organizzati in grigl ...

...il [[k-nearest neighbors]] e vari algoritmi nel campo delle [[reti neurali artificiali]], [[classificazione statistica]] e teoria [[Inferenza bayesiana|bayesiana] ...

...NN''' ) appartiene a una classe di [[Rete neurale artificiale|reti neurali artificiali]] per l'elaborazione di dati che possono essere rappresentati come [[Grafo Le reti GNN funzionano grazie a uno '''scambio di informazioni tra i nodi del grafo ...

== Applicazione alle reti neurali artificiali == ...o al suo contributo all'errore sul risultato. L'algoritmo usato nelle reti neurali per implementare questo principio è noto come [[retropropagazione dell'erro ...

...e classiche di addestramento delle [[Rete neurale artificiale|reti neurali artificiali]]. ...utili soltanto nel caso di dati linearmente separabili. Viceversa, le reti neurali multistrato possono rappresentare funzioni non lineari, ma sono difficili d ...

...oinvolto autoencoder impilati all'interno di [[Apprendimento profondo|reti neurali profonde]].<ref name="domingos">{{Cita libro|autore=Pedro Domingos|titolo=T ...ivazione, ad esempio una [[funzione sigmoidea]] o un [[Rettificatore (reti neurali)|rettificatore]]. Inoltre, <math>\mathbf{W}</math> è una matrice dei pesi e ...

...ve-adversarial-nets.pdf}}</ref> in cui due [[rete neurale artificiale|reti neurali]] vengono addestrate in maniera competitiva nel contesto di un [[gioco a so ...ativo]], o discriminatore <math>D</math>, entrambi realizzati tramite reti neurali. Lo scopo del modello generativo è quello di produrre nuovi dati, mentre il ...

...gli ''input'' e gli ''output'' sono dello stesso tipo, è possibile creare reti più complesse unendo più percettroni insieme, per esempio usando un gruppo * {{RivistaVG|mc|102|210-213|12|1990|titolo=Reti neurali e Pattern Recognition - finalmente un cervello elettronico?}} ...

...name=":0" /> La rete usa la funzione di attivazione [[Rettificatore (reti neurali)|ReLU]], che dimostrò migliori risultati rispetto a funzioni tradizionali c [[Categoria:Reti neurali artificiali]] ...

[[Categoria:Reti neurali artificiali]] ...

...) è un [[modello matematico|modello computazionale]] composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente alla semplificazione di una [[rete neurale|rete neurale ...i matematici sono troppo semplici per ottenere una comprensione delle reti neurali biologiche<ref>{{Cita pubblicazione|nome=F.|cognome=Crick|data=12 gennaio 1 ...

...sempi avversari per eludere il modello, basandosi sull'ipotesi che le reti neurali non possono resistere nemmeno a quantità lineari di perturbazioni dell'inpu ==== Esempio: reti neurali artificiali ==== ...

...eti per l'[[apprendimento profondo]]. In particolare, si possono formare [[reti bayesiane]] ''profonde'' "impilando" più RBM e addestrando la rete profonda ...ckpropagation viene usata in tale procedura per l'addestramento delle reti neurali feedforward). ...

...de facto]] per l'allenamento delle [[rete neurale artificiale|reti neurali artificiali]].<ref>[http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98b.pdf LeCun, Yann A., ...diente è un metodo indispensabile per l'addestramento delle [[reti neurali artificiali]] [[apprendimento profondo|profonde]]. In tale contesto la funzione obietti ...

...t computing]] che ha tra i suoi costituenti principali le [[reti neurali]] artificiali, gli [[algoritmi genetici]] e il controllo fuzzy. ...o, che si traduce in modelli più accurati di situazioni complesse. Le reti neurali hanno presto trovato posto in una moltitudine di dispositivi elettronici.<r ...

* Nelle [[Rete neurale artificiale|reti neurali artificiali]], la varianza aumenta e il bias diminuisce all'aumentare del numero di uni ...

...a [[retropropagazione|retropropagazione dell'errore]] nelle [[reti neurali artificiali]]. ...