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PyTorch è un framework di deep learning, sviluppato principalmente dal Facebook AI Research (FAIR) group, che negli ultimi mesi ha guadagnato una enorme popolarità fra gli sviluppatori grazie alla sua combinazione di semplicità ed efficienza. Questa serie di tutorial è dedicata ad esplorare la libreria, partendo dai concetti più semplici fino alla definizione di modelli estremamente sofisticati. In questa seconda parte, introduciamo alcuni elementi avanzati della libreria per costruire ed ottimizzar…

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Una delle funzionalità più discusse del nuovo iPhone X è il nuovo metodo di sblocco, il successore di TouchID: FaceID. Avendo creato un telefono senza bordi, Apple ha dovuto sviluppare un nuovo metodo per sbloccare il telefono in modo facile e veloce. Mentre alcuni concorrenti hanno continuato a utilizzare un sensore di impronte digitali, collocato in una posizione diversa, Apple ha deciso di innovare e rivoluzionare il modo in cui sblocchiamo un telefono: semplicemente guardandolo. Grazie ad un'avanzata (e …

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PyTorch è un framework di deep learning, sviluppato principalmente dal Facebook AI Research (FAIR) group, che negli ultimi mesi ha guadagnato una enorme popolarità fra gli sviluppatori grazie alla sua combinazione di semplicità ed efficienza. Questa serie di tutorial è dedicata ad esplorare la libreria, partendo dai concetti più semplici fino alla definizione di modelli estremamente sofisticati. Nella prima parte, introduciamo gli elementi di base di PyTorch (variabili e gradienti), ed implementiamo…

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PyTorch is a brand new framework for deep learning, mainly conceived by the Facebook AI Research (FAIR) group, which gained significant popularity in the ML community due to its ease of use and efficiency.
This is the first of a series of tutorials devoted to this framework, starting with the basic building blocks up to more advanced models and techniques to develop deep neural networks. In this first tutorial, we are introducing the two main PyTorch elements: variables and gradients.

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Molti li hanno già chiamati le illusioni ottiche delle reti neurali. In realtà, gli adversarial examples (che potremmo tradurre come "esempi antagonistici") sono un problema esistente per qualsiasi tecnica di machine learning: tramite modifiche impercettibili all'occhio umano, è possibile generare esempi in grado di confondere qualsiasi classificatore, indipendentemente dalla sua accuratezza in fase di training e con altissima probabilità. In pochissimi anni, questi attacchi sono risultati essere

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