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 ...
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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'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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