A Maria Eliza / M Sujathadevi / S Vimala
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Frontiere dell’apprendimento profondo: Advanced Models, Training Paradigms, and Open Problems presenta un’esplorazione completa delle direzioni emergenti nel deep learning, al di là delle architetture e dei metodi di addestramento tradizionali. Il libro esamina criticamente i limiti della backpropagation, l’implausibilità biologica, l’inefficienza della memoria e la dimenticanza catastrofica, introducendo alternative innovative come le reti neurali spiking, la codifica predittiva e la propagazione dell’equilibrio. Vengono trattati argomenti avanzati come il meta-apprendimento, i modelli di equilibrio profondi, le architetture trasformatrici, le reti neurali a grafo, l’IA neuro-simbolica, l’apprendimento auto-supervisionato, i modelli di diffusione, le strategie di addestramento scalabili e le tecniche di inferenza efficienti. Il lavoro enfatizza l’apprendimento causale, la robustezza avversaria, la quantificazione dell’incertezza, l’IA spiegabile e l’apprendimento multimodale come componenti essenziali per sistemi di IA affidabili e generalizzabili. Collegando i fondamenti teorici con le applicazioni reali nel campo della sanità, della scoperta scientifica e dell’automazione, il libro fornisce una visione lungimirante dell’apprendimento profondo che si muove verso un’intelligenza artificiale più adattabile, interpretabile ed efficiente dal punto di vista energetico.
