FRONTIERE DELL'APPRENDIMENTO PROFONDO: Modelli avanzati, paradigmi di formazione e problemi aperti - Couverture souple

Vimala, S; Eliza, A Maria; Sujathadevi, M

Couverture souple

ISBN 10 : 6209575595 ISBN 13 : 9786209575594

Editeur : Edizioni Sapienza, 2026

Synopsis

Frontiere dell'apprendimento profondo: Advanced Models, Training Paradigms, and Open Problems presenta un'esplorazione completa delle direzioni emergenti nel deep learning, al di là delle architetture e dei metodi di addestramento tradizionali. Il libro esamina criticamente i limiti della backpropagation, l'implausibilità biologica, l'inefficienza della memoria e la dimenticanza catastrofica, introducendo alternative innovative come le reti neurali spiking, la codifica predittiva e la propagazione dell'equilibrio. Vengono trattati argomenti avanzati come il meta-apprendimento, i modelli di equilibrio profondi, le architetture trasformatrici, le reti neurali a grafo, l'IA neuro-simbolica, l'apprendimento auto-supervisionato, i modelli di diffusione, le strategie di addestramento scalabili e le tecniche di inferenza efficienti. Il lavoro enfatizza l'apprendimento causale, la robustezza avversaria, la quantificazione dell'incertezza, l'IA spiegabile e l'apprendimento multimodale come componenti essenziali per sistemi di IA affidabili e generalizzabili. Collegando i fondamenti teorici con le applicazioni reali nel campo della sanità, della scoperta scientifica e dell'automazione, il libro fornisce una visione lungimirante dell'apprendimento profondo che si muove verso un'intelligenza artificiale più adattabile, interpretabile ed efficiente dal punto di vista energetico.

Détails de l'édition

• Éditeur: Edizioni Sapienza
• Date d'édition: 2026
• Langue: italien
• ISBN 10: 6209575595
• ISBN 13: 9786209575594
• Reliure: Broché
• Nombre de pages: 272
• Coordonnées du fabricant: non disponible
• Personne responsable: non disponible