From 99952e3bbd49fb3ea144fe11cb6af2053c20611e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Andrea Manzini Date: Mon, 7 Oct 2019 21:31:20 +0200 Subject: [PATCH] Update 01-what-is-ml.md neuorni -> neuroni --- slides/01-what-is-ml.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/slides/01-what-is-ml.md b/slides/01-what-is-ml.md index 02fe67e..ee71b22 100644 --- a/slides/01-what-is-ml.md +++ b/slides/01-what-is-ml.md @@ -619,7 +619,7 @@ $$ O = f(Wx + b) $$ - Il dataset è composto da dati, che possono essere visti come punti in uno spazio D-dimensionale. - Un percettrone è in grado di separare correttamente solo dati che sono linearmente separabili. - Aggiungere la non linearità rende il percettrone in grado di separare dati non linearmente separabili, ma **deforma il confine decisionale**. -- Mettere in cascata (**rete deep**) più layer di neuorni, permette di **ridurre la dimensionalità**, e apprendere migliori confini decisionali. +- Mettere in cascata (**rete deep**) più layer di neuroni, permette di **ridurre la dimensionalità**, e apprendere migliori confini decisionali. - È possibile variare la **topologia** delle reti (come vedremo). ---