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Tipologia
Tesi di ricerca
Argomento
Fattorizzazione di Matrici e Apprendimento supervisionato
Disponibile dal
20/06/2013
Presso
Dipartimento di Informatica
Altre informazioni

L'apprendimento supervisionato sta ricevendo importanti contributi dalle tecniche di fattorizzazione matriciale, volte a integrare/sostituire le più classiche tecniche di calcolo del gradiente di errore. Molti sono però i problemi aperti, primo fra tutti la complessità computazionale richiesta da molte di queste tecniche.

Il lavoro può essere adatto a tesisti sia triennali che magistrali, a seconda della complessità del problema affrontato.

Rivolgersi a:

Docente
Rossella Cancelliere
Email
rossella.cancelliere@unito.it
Telefono
0116706737
Ultimo aggiornamento: 15/05/2013 14:29

Location: https://www.matematica.unito.it/robots.html
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