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Rete neurale profonda
A deep neural network is a neural network made up of a large number of hidden layers stacked between the input layer and the output layer, as opposed to "shallow" networks with one or very few intermediate layers. "Depth" refers precisely to the number of these layers the data passes through during processing.
A deep neural network is a neural network made up of a large number of hidden layers stacked between the input layer and the output layer, as opposed to "shallow" networks with one or very few intermediate layers. "Depth" refers precisely to the number of these layers the data passes through during processing.
Each additional layer lets the network build increasingly abstract representations from those produced by the previous layer: in networks that process images, the first layers recognize simple patterns, while deeper layers combine this information into increasingly complex concepts. Training networks with many layers requires specific techniques, such as residual connections and layer normalization, to prevent the error signal from being excessively attenuated as it passes through so many layers.
It is the basic architecture of virtually all modern high-performance artificial intelligence systems: large language models are deep neural networks made up of dozens or hundreds of stacked blocks, as are computer vision systems, speech recognition systems and many other applications. The discipline that studies these architectures took its name precisely from this characteristic.
The term "deep" distinguishes these architectures from the shallow neural networks studied in previous decades, and it became common usage once the growth in available computing power and the availability of large amounts of data made it possible to effectively train networks with far more layers than before.
Una rete neurale profonda è una rete neurale composta da un numero elevato di livelli nascosti impilati tra il livello di input e il livello di output, in contrapposizione alle reti "poco profonde" con uno o pochissimi strati intermedi. La "profondità" fa riferimento proprio al numero di questi strati attraversati dai dati durante l'elaborazione.
Ogni livello aggiuntivo permette alla rete di costruire rappresentazioni via via più astratte a partire da quelle prodotte dallo strato precedente: nelle reti che elaborano immagini, i primi strati riconoscono pattern semplici, mentre gli strati più profondi combinano queste informazioni in concetti sempre più complessi. Addestrare reti con molti strati richiede tecniche specifiche, come le connessioni residue e la normalizzazione dei livelli, per evitare che il segnale di errore si attenui eccessivamente attraversando tanti strati.
È l'architettura di base di praticamente tutti i sistemi di intelligenza artificiale moderni ad alte prestazioni: i grandi modelli linguistici sono reti neurali profonde composte da decine o centinaia di blocchi impilati, così come i sistemi di visione artificiale, di riconoscimento vocale e molte altre applicazioni. La disciplina che studia queste architetture ha preso il nome proprio da questa caratteristica.
Il termine "profonda" (deep) distingue queste architetture dalle reti neurali con pochi strati studiate nei decenni precedenti, ed è diventato di uso comune a partire dal momento in cui l'aumento della potenza di calcolo disponibile e la disponibilità di grandi quantità di dati hanno reso possibile addestrare efficacemente reti con molti più strati rispetto al passato.
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