Reti Neurali Ricorrenti Profonde e Randomizzate - Deep Reservoir Computing

In questo talk analizziamo il caso delle reti neurali ricorrenti, adatte all’elaborazione di informazioni con struttura temporale vedendo come una inizializzazione casuale possa portare ad ottenere una performance allo stato dell'arte.

Nov 23, 2020, 5:00 – 7:00 PM

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Machine Learning

About this event

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.

When

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Monday, November 23, 2020
5:00 PM – 7:00 PM UTC

Agenda

Reti Neural Ricorrenti Profonde e Randomizzate - Deep Reservoir Computing

Organizers

  • Davide Ginnasio

    TD Group

    dev

  • Chiara Corrado

    Aruba S.p.A

    Software Architect

  • Nicola Corti

    Meta

    Kotlin GDE | Android Infra Engineer

  • Leonardo Dipilato

    GDG Organizer

  • Mariagiovanna Rotundo

    University of Pisa

    GDG Organizer

  • Gabriele Pappalardo

    JetBrains GmbH

    Organizer

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