Convolutional Neutal Networks
reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro architettura, evidenziando le differenze rispetto alle reti neurali tradizionali.
Architettura delle Reti Neurali Convoluzionali
Le CNN sono progettate specificamente per elaborare immagini, utilizzando filtri per eseguire convoluzioni sui dati di input.
La struttura tipica include strati convoluzionali, strati ReLU, strati di pooling e strati completamente connessi.
Funzione di Ogni Strato
Lo strato convoluzionale applica filtri per estrarre caratteristiche dalle immagini, riducendo il numero di parametri e migliorando l'efficienza.
Lo strato di pooling riduce le dimensioni spaziali dei dati, utilizzando tecniche come il max pooling e l'average pooling per mantenere le informazioni più rilevanti.
Costruzione di una CNN con Keras
Si utilizza la libreria Keras per costruire una CNN, definendo l'input, aggiungendo strati convoluzionali e di pooling, e infine collegando i nodi negli strati completamente connessi per generare le previsioni finali.
In questo laboratorio impareremo a utilizzare la libreria Keras per costruire reti neurali convolutional. Utilizzeremo anche il famoso dataset MNIST e confronteremo i nostri risultati con quelli ottenuti utilizzando una rete neurale convenzionale.
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