Published On Oct 10, 2024
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Il Mondo delle Reti Neurali è ricco di sorprese entusiasmanti! La scoperta del neurone formale ha portato al concetto di rete neurale. Una rete neurale o neuronale è un insieme di neuroni interconnessi che si scambiano informazione. Esistono diverse tipologie di reti: ricorrenti, a convoluzione; le più semplici sono le feed-forward in cui il flusso delle informazioni percorre i livelli in un sol verso dall'input all'output: Parleremo della struttura di una rete neurale, dei livelli, degli archi e dei nodi e vedremo come trattare matematicamente le reti con il linguaggio delle matrici. E per restare in tema attuale, non è un caso che Il premio Nobel per la Fisica 2024 è stato assegnato a John J. Hopfield e Geoffrey E. Hinton per le scoperte che hanno reso possibile il machine learning! #neuralnetworks #retineurali #intelligenzaartificiale #neuroscience #yousciences #doctorgiux #scienza #machinelearning #machine #giux #nobelprize
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➤Russell Stuart, Norvig Peter, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition (2016)
➤Charu C. Aggarwal, Neural Networks and Deep Learning: A Textbook, Springer (2023)
➤Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning (2016)
➤Simon Haykin, Neural Networks And Learning Machines, Pearson (2016)
➤Stefano Quintarelli, Piero Angela, Intelligenza artificiale. Cos'è davvero, come funziona, che effetti avrà, Boringhieri Torino (2020)
Chapter summary
00:00 Ouverture
03:53 Rete Neurale
04:50 Neurone formale
05:20 Pesi, archi, bias e strati della rete
10:40 Uscita netta di una sottorete neurale
15:22 Matrice dei pesi
17:27 Notazione vettoriale
20:00 Apprendimento
Executive Production by Giux