Paradigmi neurali quantistici e dinamiche di apprendimento (Italian Edition) [Italian]

Bys: Ishwarya M V, Prinslin L L, Narayana K E

Le reti neurali, ispirate ai sistemi neurali biologici, sono costituite da strati interconnessi di neuroni artificiali che elaborano e trasmettono informazioni. Ogni neurone riceve segnali in ingresso, applica una trasformazione e passa il risultato agli strati successivi. Attraverso un processo noto come addestramento, le reti neurali regolano i loro parametri interni per ridurre al minimo gli errori e migliorare le prestazioni su compiti specifici. Questa capacit di adattamento le rende molto efficaci per applicazioni come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi predittiva. La forza delle reti neurali risiede nella loro capacit di apprendere modelli complessi dai dati, rendendole strumenti indispensabili nella moderna intelligenza artificiale.L'integrazione dell'informatica quantistica e delle reti neurali motivata dai limiti degli approcci classici quando si tratta di dati ad alta densit e di problemi di ottimizzazione complessi. Le reti neurali classiche richiedono notevoli risorse computazionali per l'addestramento, soprattutto quando le dimensioni della rete e il volume dei dati aumentano.

• Format: Paperback
• Language: Italian
• ISBN: 6209951252
• ISBN13: 9786209951251
• Release Date: May 2026
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Length: 188 Pages
• Weight: 0.57 lbs.
• Dimensions: 9.0" x 0.4" x 6.0"