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 Le //​caratteristiche//​ di una rete che influenzano l'​efficacia di ogni metodo di addestramento sono: Le //​caratteristiche//​ di una rete che influenzano l'​efficacia di ogni metodo di addestramento sono:
-  - il tipo di rete [[neurali:​artificial neural network|ANN]] [[neurali:​spiking neural network|SNN]] FNN RNN +  - il **tipo** di rete [[neurali:​artificial neural network|ANN]] [[neurali:​spiking neural network|SNN]] FNN RNN 
-  - l'​architettura della rete neurale [[neurali:​covolutional]] [[neurali:​LTSM]] [[neurali:​auto-encoder]] [[neurali:​MLP]] +  - l'**architettura** della rete neurale [[neurali:​covolutional]] [[neurali:​LTSM]] [[neurali:​auto-encoder]] [[neurali:​MLP]] 
-  - la topologia della rete neurale (multilayer,​ Feedforward,​ recurrent) +  - la **topologia** della rete neurale (multilayer,​ Feedforward,​ recurrent) 
-  - il compito che deve svolgere la rete neurale (classificazione,​ regressione,​ inferenza, riconoscimento di sequenze,​) +  - il **compito** che deve svolgere la rete neurale (classificazione,​ regressione,​ inferenza, riconoscimento di sequenze,​) 
-  - il tipo di codifica dei dati (esempio [[neurali:​spiking_neural_network#​codifica_degli_impulsi|codifica impulsi]] +  - il tipo di **codifica dei dati** (esempio [[neurali:​spiking_neural_network#​codifica_degli_impulsi|codifica impulsi]] 
-  - il tipo di modello di neurone ([[neurali:​modelli_di_neuroni_e_di_sinapsi]]) +  - il tipo di **modello di neurone** ([[neurali:​modelli_di_neuroni_e_di_sinapsi]]) 
-  - il tipo di modello di sinapsi ([[neurali:​modelli_di_neuroni_e_di_sinapsi]])+  - il tipo di **modello di sinapsi** ([[neurali:​modelli_di_neuroni_e_di_sinapsi]])
  
  • neurali/machine_learning.txt
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