Sezioni

Reti Neurali

Studi, esperimenti ed esempi di modelli di apprendimento automatico profondo basati su reti neurali di diverse tipologie: percettroni multistrato, convoluzionali, ricorrenti, long-short-term-memory. Applicazioni delle reti neurali all'approssimazione di oggetti matematici, all'analisi di testi, immagini, suoni e video, alla ricerca di pattern ricorrenti in serie numeriche, alla risoluzione di equazioni differenziali. Codice rigorosamente originale scritto in Python 3 con TensorFlow e/o PyTorch oppure in Julia con Flux, funzionante e liberamente disponibile su GitHub.
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Computazione Quantistica

Studi, esperimenti ed esempi di programmi scritti per computer quantistici e simulatori. Algoritmi che sfruttano le porte quantistiche, la sovrapposizione degli stati dei qubit, l'entanglement, il collasso della misura. Analisi dei risultati ottenuti dall'esecuzione di programmi su computer quantistici reali. Codice rigorosamente originale scritto nei linguaggi più comuni per la programmazione quantistica quali QASM, Q# e Python con Qiskit, funzionante e liberamente disponibile su GitHub.
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In evidenza

Forecast di una serie temporale univariata ed equispaziata con TensorFlow

Forecast di una serie temporale univariata ed equispaziata con TensorFlow

Forecast di una serie temporale univariata ed equispaziata tramite varie tassonomie di reti neurali implementate con TensorFlow senza scrivere codice ma solo tramite linea di comando. Segue...

Approssimazione con percettroni multistrato altamente configurabili

Approssimazione con percettroni multistrato altamente configurabili

Approssimazione con percettroni multistrato (MLP) altamente configurabili di funzioni a una e due variabili, di curve e di superfici con TensorFlow e PyTorch. Segue...

Equazioni Differenziali e Reti Neurali

Equazioni Differenziali e Reti Neurali

Questa pagina è un indice di post di questo sito web che trattano un qualche specifico argomento collegato alle equazioni differenziali e alle reti neurali. Segue...

Analizzatore di un sistema dinamico non lineare e autonomo sul piano tramite il teorema di Hartman-Grobman

Analizzatore di un sistema dinamico non lineare e autonomo sul piano tramite il teorema di Hartman-Grobman

Il post presenta un programma Python che analizza il comportamento di un sistema dinamico non lineare e autonomo sul piano date due equazioni di equazioni differenziali messe a sistema. Precisamente il programma calcola i punti critici, calcola lo Jacobiano nei punti critici, verifica che questi siano iperbolici e in tal caso studia il comportamento nei punti critici linearizzando nell'intorno di questi punti applicando il teorema di Hartman-Grobman. Segue...

Porte quantistiche NOT e C-NOT

Porte quantistiche NOT e C-NOT

Questo post tratta l'argomento delle porte quantistiche NOT (X-Pauli) e C-NOT (NOT Controllato) e dei fenomeni quantistici sottostanti coinvolti; inoltre illustra l'uso di tali porte da un linguaggio di alto livello e infine mostra quali siano i rispettivi comportamenti sia in caso di soli stati puri che in presenza di stati di sovrapposizione. Segue...

Approssimazione di funzioni tramite un regressore XGBoost configurabile

Approssimazione di funzioni tramite un regressore XGBoost configurabile

L'algoritmo XGBoost, conosciuto per aver vinto numerose competizioni Kaggle, dà risultati incredibili nell'ambito dell'approssimazione di funzioni; i risultati sono estremamente esaltanti sia in termini di metriche di errore che di performance. Segue...