1: Rete neurale artificiale: esplora le basi e l'ampio significato delle reti neurali.
2: Perceptron: comprendi i componenti fondamentali dei modelli di apprendimento a strato singolo.
3: Jürgen Schmidhuber: scopri la ricerca pionieristica alla base delle reti moderne.
4: Neuroevoluzione: esamina gli approcci genetici per ottimizzare le architetture neurali.
5: Rete neurale ricorrente: esamina le reti con memoria per dati sequenziali.
6: Rete neurale feedforward: analizza le reti in cui i dati si muovono in una sola direzione.
7: Perceptron multistrato: scopri le strutture a strati che migliorano la profondità della rete.
8: Rete neurale quantistica: scopri il potenziale dei modelli di apprendimento assistiti da quanti.
9: ADALINE: studia i neuroni lineari adattivi per il riconoscimento di pattern.
10: Rete di stato di eco: esplora i modelli di riserva dinamica per dati temporali.
11: Rete neurale spiking: comprendi i sistemi neurali ispirati alla biologia.
12: Reservoir computing: approfondisci le reti specializzate per l'analisi delle serie temporali.
13: Long shortterm memory: padroneggia le architetture progettate per conservare le informazioni.
14: Tipi di reti neurali artificiali: distingui tra vari modelli di rete.
15: Deep learning: afferra la profondità e la portata delle reti multistrato.
16: Learning rule: esplora i metodi che guidano l'addestramento dei modelli neurali.
17: Rete neurale convoluzionale: analizza le reti su misura per i dati delle immagini.
18: Problema del gradiente che svanisce: affronta le sfide nell'addestramento delle reti.
19: Reti neurali ricorrenti bidirezionali: scopri modelli che elaborano i dati in entrambe le direzioni.
20: Rete neurale residua: impara tecniche avanzate per ottimizzare l'apprendimento.
21: Storia delle reti neurali artificiali: traccia l'evoluzione di questo campo trasformativo.
2: Perceptron: comprendi i componenti fondamentali dei modelli di apprendimento a strato singolo.
3: Jürgen Schmidhuber: scopri la ricerca pionieristica alla base delle reti moderne.
4: Neuroevoluzione: esamina gli approcci genetici per ottimizzare le architetture neurali.
5: Rete neurale ricorrente: esamina le reti con memoria per dati sequenziali.
6: Rete neurale feedforward: analizza le reti in cui i dati si muovono in una sola direzione.
7: Perceptron multistrato: scopri le strutture a strati che migliorano la profondità della rete.
8: Rete neurale quantistica: scopri il potenziale dei modelli di apprendimento assistiti da quanti.
9: ADALINE: studia i neuroni lineari adattivi per il riconoscimento di pattern.
10: Rete di stato di eco: esplora i modelli di riserva dinamica per dati temporali.
11: Rete neurale spiking: comprendi i sistemi neurali ispirati alla biologia.
12: Reservoir computing: approfondisci le reti specializzate per l'analisi delle serie temporali.
13: Long shortterm memory: padroneggia le architetture progettate per conservare le informazioni.
14: Tipi di reti neurali artificiali: distingui tra vari modelli di rete.
15: Deep learning: afferra la profondità e la portata delle reti multistrato.
16: Learning rule: esplora i metodi che guidano l'addestramento dei modelli neurali.
17: Rete neurale convoluzionale: analizza le reti su misura per i dati delle immagini.
18: Problema del gradiente che svanisce: affronta le sfide nell'addestramento delle reti.
19: Reti neurali ricorrenti bidirezionali: scopri modelli che elaborano i dati in entrambe le direzioni.
20: Rete neurale residua: impara tecniche avanzate per ottimizzare l'apprendimento.
21: Storia delle reti neurali artificiali: traccia l'evoluzione di questo campo trasformativo.
Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.