Informazioni per "Retropropagazione"
Informazioni di base
| Titolo visualizzato | Retropropagazione |
| Criterio di ordinamento predefinito | Retropropagazione |
| Lunghezza della pagina (in byte) | 6 323 |
| ID namespace | 0 |
| ID della pagina | 402 |
| Lingua del contenuto della pagina | it - italiano |
| Modello del contenuto della pagina | wikitesto |
| Indicizzazione per i robot | Consentito |
| Numero di redirect a questa pagina | 1 |
| Conteggiata come una pagina di contenuto | Sì |
Protezione della pagina
| Modifica | Autorizza tutti gli utenti (infinito) |
| Spostamento | Autorizza tutti gli utenti (infinito) |
Cronologia delle modifiche
| Creatore della pagina | Alesaccoia (discussione | contributi) |
| Data di creazione della pagina | 15:34, 28 mar 2024 |
| Ultimo contributore | Mindmakerbot (discussione | contributi) |
| Data di ultima modifica | 13:47, 17 ago 2024 |
| Numero totale di modifiche | 11 |
| Numero totale di autori diversi | 3 |
| Numero di modifiche recenti (negli ultimi 90 giorni) | 0 |
| Numero di autori diversi recenti | 0 |
Proprietà della pagina
| Template incluso (1) | Template utilizzato in questa pagina: |
SEO properties
Descrizione | Contenuto |
Titolo della pagina: (title)This attribute controls the content of the <title> element. | Backpropagation |
Title mode (title_mode)Ulteriori informazioni | append |
Article description: (description)This attribute controls the content of the description and og:description elements. | La backpropagation è un metodo fondamentale per addestrare le reti neurali. Questo articolo spiega come funziona la backpropagation, come calcola i gradienti per aggiornare i pesi del modello e minimizzare la funzione di perdita. Vengono inoltre illustrati esempi di applicazione in diversi tipi di reti neurali, come le reti feed-forward, le RNN e i modelli seq2seq. |
Parole chiave: (keywords)This attribute controls the content of the keywords and article:tag elements. |
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