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Al via nuovo ciclo seminariale di biologia computazionale UniNa

Sarà il fisico teorico bocconiano Riccardo Zecchina il primo ospite dell’anno ai seminari di Biologia Computazionale dell’Università di Napoli Federico II. L’incontro, organizzato dal nascente ‘Department of Computing Sciences’ e sponsorizzato da Biogem, si svolgerà il prossimo 21 gennaio e verterà sul panorama di apprendimento nelle reti neuronali deep (profonde) e sulle loro applicazioni mediante algoritmi di apprendimento.
‘’Tra gli aspetti più sorprendenti dei modelli di apprendimento basati su reti neurali profonde – anticipa Zecchina - si può annoverare la presenza di un enorme numero di parametri e la non-convessità dello spazio delle soluzioni’’. ‘’Le attuali reti neurali profonde (DNN) sono costituite da milioni (o anche miliardi) di connessioni e il processo di apprendimento mira a minimizzare una funzione di costo non-convessa che misura il numero di errori di classificazione fatti dalla rete’’. ‘’L’evidenza empirica – precisa Zecchina- mostra che questi modelli neurali altamente predittivi possono adattarsi ai dati di training attraverso semplici varianti degli algoritmi originariamente progettati per l’ottimizzazione convessa’’.

‘’In questa lezione – annuncia infine lo stesso Zecchina - discuteremo la struttura geometrica dello spazio delle soluzioni (configurazioni a errore zero) in reti neurali non convesse sopra-parametrizzate, quando addestrate per classificare modelli estratti da distribuzioni naturali’’.

 

 

 

 

 

 

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