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Struttura del corso
- Backprop, modelli modulari
- Modulo Logsum
- Rete RBF
- Perdita MAP/MLE
- Trasformazioni dello spazio dei parametri
- Modulo convoluzionale
- Apprendimento basato sul gradiente
- Energia per l'inferenza
- Obiettivo per l'apprendimento
- PCA, NLL
- Modelli di variabili latenti
- LVM probabilistico
- Funzione di perdita
- Riconoscimento della scrittura a mano
Requisiti
Buone basi di apprendimento automatico di base. Competenze di programmazione in qualsiasi linguaggio (idealmente Python/R).
21 ore
Recensioni (1)
The structure from first principles, to case studies, to application.