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. Codice rigorosamente originale scritto in Python 3 con TensorFlow e/o PyTorch, 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...

Collezione di dataset 'Time Series'

Collezione di dataset 'Time Series'

Collezione di dataset sintetici generati applicando funzioni ai valori di una sequenza che rappresenta il tempo; ci sono dataset fatti con funzioni scalari e vettoriali e/o di una o più variabili. I dataset sono in formato .csv con header (ogni colonna dell'header corrisponde al nome di una variabile) e in alcuni casi vi sono anche file in formato .arff (per Weka). 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...

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...

Generazione di un numero casuale

Generazione di un numero casuale

Questo post mostra come sfruttare l'impredicibilità della misura di un qubit in stato di sovrapposizione per generare un numero casuale. Segue...