Negli ultimi dieci anni l’interesse nello sviluppo delle tecnologie legate al Deep Learning e al Machine Learning è letteralmente esploso. Tradizionalmente, il successo di questi sistemi è legato alla sinergia tra algoritmi di apprendimento e architetture di reti neurali. In questo talk analizziamo il caso delle reti neurali ricorrenti, adatte all’elaborazione di informazioni con struttura temporale. Vedremo come - in molti casi - l’architettura neurale assuma un ruolo dominante rispetto agli algoritmi di apprendimento, e persino una inizializzazione casuale (ma sotto condizioni matematiche rigorose) della maggior parte delle connessioni neurali sia sufficiente ad ottenere performance allo stato dell’arte.

Speaker: Claudio Gallicchio

Claudio è ricercatore al Dipartimento di Informatica dell'Università diPisa. I suoi temi di ricerca spaziano dai Sistemi Dinamici, alle Reti Neurali, al Deep Learning.