Categoria: Deep Learning ITA

In questo articolo si propone di esplorare il mondo dei perceptron, concentrandosi in particolare sul Single Layer Perceptron (SLP), il quale, sebbene costituisca solo una piccola frazione dell’architettura complessiva delle reti neurali profonde, fornisce una solida base per comprendere i meccanismi fondamentali del Deep Learning. Introdurremo anche degli esempi pratici di implementazione in Python, illustrando come costruire e visualizzare un SLP utilizzando librerie come NumPy, NetworkX e Matplotlib.

Ultimamente si fa un gran parlare di questi Large Language Models, anche se molte volte non ce ne rendiamo neanche conto. Strumenti come Chat GPT-3, e altre applicazioni AI si basano proprio su questi modelli e stanno entrando sempre di più nelle nostre vite. E’ quindi importante approfondire questo tipo di concetto e comprendere in che cosa consistono, come sono strutturati e come funzionano. In questo articolo vedremo, cerchiamo di dare una panoramica su questo argomento. Per chi volesse poi approfondire, suggeriamo di visitare altri articoli più dettagliati in merito.

Il Deep learning è una tecnica computazionale che permette di estrarre e trasformare i dati da fonti come, per esempio, il parlare umano o la classificazione di immagini, usando strati multipli di reti neurali. Ciascuno di questi strati prende i suoi input dagli strati precedenti e li rifinisce, così in maniera progressiva. Gli strati vengono addestrati da algoritmi che minimizzano i loro errori e migliorano la loro accuratezza. In questo modo le reti imparano ad effettuare dei compiti specifici.