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Dissertations / Theses on the topic 'Reti neurali'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 1 April 2023

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1

Fabbri, Alessandro. "Reti neurali in ambito finanziario." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19593/.

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Abstract:

In particolare in questo lavoro cercherò di analizzare l’utilizzo di reti neurali in ambito economico-finanziario in quanto alcuni dei temi che si riscontrano in economia ben si prestano ad un’analisi attraverso le reti neurali. In particolare nel primo capitolo di questo elaborato descriverò le origini delle reti neurali e alcuni criteri attraverso i quali oggi si classificano le reti stesse. Nel secondo capitolo mi occuperò invece di approfondire quali sono i passaggi da seguire al fine di costruire una rete neurale concentrandomi sulla risoluzione di problemi legati all’ambito economico-fi

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2

Soncini, Filippo. "Classificazione di documenti tramite reti neurali." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20509/.

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Abstract:

Questo elaborato è stato proposto con l’obbiettivo di affrontare il problema della classificazione di documenti utilizzando sia contenuti visivi che testuali, cercando di analizzare diverse reti e diverse combinazioni di esse per poi sviluppare un modello personalizzato.

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3

De, Paoli Davide. "Reti neurali artificiali e apprendimenti basati sulla biofisica dei neuroni." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/22983/.

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Abstract:

Frank Rosenblatt, padre del percettrone, nel 1962 sottolineò che l’ obiettivo ultimo della ricerca nel campo delle reti neurali artificiali doveva essere “indagare le strutture fisiche ed i principi neurodinamici che stanno alla base dell’intelligenza naturale”. A differenza di quel che desiderava Rosenblatt, i metodi maggiormente utilizzati e di conseguenza studiati sono quelli supervisionati, non biologicamente plausibili, ritenuti maggiormente efficaci rispetto alle reti che sfruttano metodi di apprendimento ispirati dalla biofisica dei neuroni. L’ obiettivo della tesi è quello di analizzar

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4

Corazza, Michele. "Coreference Resoultion basata su reti neurali deep." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/14554/.

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Abstract:

L’utilizzo di reti neurali deep nell’ambito dell’elaborazione del linguaggio naturale sta conducendo negli ultimi anni a risultati significativi in task molto disparati, dalla speech recognition all’analisi semantica. La ragione di tali innovazioni risiede nelle capacità computazionali odierne, in grado di supportare l’utilizzo di reti neurali con molti livelli nascosti, dette appunto deep, e di strumenti innovativi quali le recurrent neural network, convolutional neural network e la possibilità di costruire word embedding tramite word2vec o strumenti analoghi. Fra i task irrisolti nell’a

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5

Vagnoni, Ulderico. "Analisi di immagini storiche con reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19624/.

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Abstract:

Durante il lavoro di tesi è stata realizzata una applicazione web finalizzata al caricamento e modifica di immagini storiche. L'applicazione web è stata realizzata sfruttando tecnologie come il PHP, per il lato back-end, Javascript, HTML e CSS, per il lato front-end, e MySQL per la creazione e gestione del database. L’applicazione offre, inoltre, una funzionalità di rilevamento volti per le immagini caricate. Per tale funzionalità è stata impiegata la rete neurale convoluzionale You Only Look Once (YOLO). Durante il lavoro di tesi, sono stati svolti degli esperimenti per verificare le prest

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6

Brigandì, Camilla. "Utilizzo della omologia persistente nelle reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022.

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Abstract:

Lo scopo di questa tesi è quello di introdurre alcune applicazioni della topologia algebrica, e in particolare della teoria dell’omologia persistente, alle reti neurali. A tal fine, nel primo capitolo dell’elaborato vengono introdotti i concetti di neurone e rete neurale artificiale. Viene posta particolare attenzione sull’addestramento di una rete, spiegando anche delle problematiche e delle caratteristiche ad esso legate, come il problema dell’overfitting e la capacità di generalizzazione. All’interno dello stesso capitolo vengono anche esposti il concetto di similarità tra due reti e il con

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7

ZANCATO, LUCA. "Sull'addestrabilità e generalizzazione delle Reti Neurali Profonde." Doctoral thesis, Università degli studi di Padova, 2022. http://hdl.handle.net/11577/3446030.

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Abstract:

Negli ultimi anni abbiamo assistito all'ascesa delle Reti Neurali Profonde. Sin dall'introduzione di AlexNet, nel 2012, la comunità di ricercatori e industrie che sfruttano l'Apprendimento Profondo è cresciuta a dismisura. Tale aumento di visibilità ha portato all'avanzamento dello stato dell'arte in diversi campi: visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e modellazione di serie temporali. Il successo dell'apprendimento profondo ha posto nuove sfide metodologiche per l'accademia e al tempo stesso ha reso possibile all'industria il dispiego di servizi web su larga scala impens

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8

Cino, G. "Implementazione ed analisi di reti neurali wetware." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano, 2007. http://hdl.handle.net/2434/180804.

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Abstract:

The thesis describes a hardware/sofwtare system based on human neurons adhering to microelectrode arrays and interfaced to a robotic actuator. After a learning phase, the user stimulates the biological network of neurons by means of digital bidimensional patterns, the neurons react in an organized fashion and the Artificial Neural Network decodes their signals moving the robot. The system replies with more than 90% correct answers.

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9

Di, Luzio Andrea. "Reti Neurali Convoluzionali per il riconoscimento di caratteri." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016.

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Abstract:

Il problema del riconoscimento ottico di caratteri all’interno delle immagini è ormai studiato da decenni e, nel corso degli anni, sono stati proposti molti algoritmi che mirano a risolvere il problema a vari livelli di “generalità” (cioè con la presenza o meno di vincoli relativi alle caratteristiche dell’immagine da analizzare). Tuttavia, ad oggi, molti tra i software (che si occupano del riconoscimento di caratteri) sviluppati per il robot Nao di Aldebaran Robotics si appoggiano a librerie software di Optical Character Recognition (OCR) già pronte all'uso come, ad esempio, Tesseract. In qu

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10

Serluca, Alberto. "Behavioural Cloning in Ambiente Simulato con Reti Neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/15711/.

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Abstract:

Questa tesi descrive lo studio e l’implementazione di un sistema basilare di autopilota in cui vengano coniugati aspetti di Computer Graphics e tecnologie innovative del Machine Learning, nello specifico il "Behavioural Cloning", una metodologia di apprendimento supervisionato in cui le capacità cognitive possono essere carpite e riprodotte da un programma, attraverso l’imitazione. Perché ciò avvenga è necessario possedere un record di una serie di azioni logiche che un soggetto ha precedentemente registrato e memorizzato. Il programma di apprendimento utilizza queste informazioni per costruir

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11

Polini, Elena. "Super Resolution di immagini con reti neurali convoluzionali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/18502/.

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Abstract:

L'argomento principale di questa tesi è il problema di super risoluzione applicato all'ambito dell'imaging. Lo scopo è quello di fornire una panoramica generale sul problema e sugli approcci possibili, e di presentare dei modelli di soluzione basati sull'uso di reti neurali arti�ficiali.

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12

Ballestrazzi, Francesco. "Reti neurali iterative per la generazione di immagini." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/18503/.

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Abstract:

L’architettura analizzata è Deep Recursive Attentive Writer(DRAW), un modello generativo iterativo. L’idea è quella di affrontare il problema della generazione automatica di un'immagine come lo farebbe una persona a cui viene richiesto di disegnare un oggetto. Il primo getto rappresenterebbe lo scheletro dell’oggetto, nel caso di un viso ad esempio la forma del naso, della bocca, degli occhi e cosı̀ via. La seconda passata andrebbe invece a raffinare le forme, rendendole più uniformi e coerenti tra loro. Alla terza rifinitura, le ombre, la profondità ecc. Cosı̀ via fino a una soddisfacente qua

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13

Giunchi, Massimiliano. "Reti neurali per la segmentazione di immagini mediche." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.

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Abstract:

A partire dagli anni '70, con la diffusione dei primi dispositivi per la tomografia assiale computerizzata (TAC), si è assistito ad un'evoluzione sempre più rapida delle modalità con cui si acquisiscono, si conservano e si analizzano le immagini per la diagnosi medica. L’elemento che ha segnato il maggior cambiamento è stato il passaggio da informazioni analogiche, statiche e prettamente bidimensionali come quelle che derivano dalle immagini radiografiche (raggi X), ad informazioni digitali, eventualmente dinamiche e contenenti informazioni tridimensionali. Tutto ciò è stato reso possibile at

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14

Cielo, Michele. "Rilevamento di malattie oculari mediante reti neurali artificiali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19750/.

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Abstract:

Il presente elaborato illustra l'applicazione delle reti neurali artificiali nel rilevamento, a fini di screening, di malattie oculari. Di particolare interesse in questo ambito sono le reti neurali convoluzionali, generalmente usate nel riconoscimento delle immagini, che vengono impiegate per rilevare i sintomi delle malattie oculari fornendo loro foto di occhi. Nell'elaborato verranno analizzate le applicazioni delle reti neurali artificiali nel rilevamento di malattie oculari nell'infanzia, nel rilevamento del glaucoma e nel rilevamento della retinopatia diabetica. La tesi sarà suddivisa i

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15

Torchi, Andrea. "Sperimentazioni per "Sentiment Analysis" tramite Reti Neurali Profonde." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.

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Abstract:

Il lavoro di questa tesi verte sulla progettazione e sulla realizzazione di un software di machine-learning che svolga un compito di Sentiment Analysis, in particolar modo è stato svolto nell'ambito di un progetto commissionato all'azienda presso la quale ho svolto il mio tirocinio. Come fonte di dati da cui iniziare e su cui basare il progetto ho scelto alcuni social networks, per via della grande quantità di dati che offrono. Prima e durante il lavoro di tesi ho studiato i principi del machine-learning ed in particolare delle reti neurali, concetti che furono in seguito applicati nella rea

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16

Accornero, Andrea. "Covid-19 x-ray Analisi con reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24952/.

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Abstract:

Machine Learning e Deep Learning nell'ambito medico. Focus sull'imaging medico. Analisi di un DataSet con 188 radiografie di toraci tramite addestramento con Reti Neurali Convoluzionali, mostrando andamento del Misclassification Rate al variare dei parametri della Rete.

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17

Suzzi, Mattia. "Introduzione al Machine Learning e alle reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.

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Abstract:

Nel primo capitolo di questo elaborato vengono esposte le basi di un algoritmo di classificazione Machine Learning. In particolare ci si concentra sull’obiettivo dello stesso, ovvero generare una funzione ipotesi in grado di svolgere il compito richiesto. Per controllare il successo di questa operazione viene introdotto il concetto di errore, ovvero quanto la soluzione trovata è vicina a quella cercata. Essendo quest’ultima sconosciuta, è impossibile calcolare effettivamente l’errore reale, per questo viene utilizzato l’errore empirico, che riflette quanto é efficace la funzione ipotesi su un

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18

Mollica, Francesco. "Share Art: Reti neurali convoluzionali in ambito museale." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.

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Abstract:

E' stato affrontato lo studio di un'algoritmo per l'addestramento di reti neurali sul riconoscimento di genere sul supercalcolatore ENEA-CRESCO, al fine di poter essere sfruttato per il progetto Share Art, un programma ENEA. Share Art consiste in un dispositivo che permette, attraverso una telecamera ad infrarossi, di rilevare automaticamente i volti che guardano in direzione della telecamera, acquisendo contestualmente una serie di informazioni relative all’osservazione delle opere d’arte, come ad esempio il tempo di permanenza, la distanza, il percorso compiuto. L'addestramento di una rete n

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19

Sartorello, Michele <1990&gt. "Prezzi predatori e reti neurali: un approccio sperimentale." Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2014. http://hdl.handle.net/10579/5210.

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Abstract:

L'obiettivo della tesi risiede innanzitutto nel presentare il fenomeno dei prezzi predatori ponendo l'accento sulle teorie più rilevanti elaborate dapprima in America e in seguito in Europa, e in secondo luogo nella costruzione di un modello basato su di una rete neurale che sia in grado di riconoscere, sulla base di input predefiniti, l'eventuale comportamento predatorio messo in atto da una specifica impresa.

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20

Boldrin, Stefano <1996&gt. "Reti neurali artificiali per la previsione dell'insolvenza aziendale." Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2020. http://hdl.handle.net/10579/18258.

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Abstract:

Nella parte iniziale viene fornita una panoramica circa la misurazione del rischio di credito e il contesto normativo di riferimento (Accordi di Basilea). Dopo un'analisi delle tecniche statistiche tradizionali per la stima dell'insolvenza aziendale più note in letteratura, vengono introdotte tecniche alternative basate sul machine learning. L'obiettivo principale dell'elaborato consiste nel valutare la capacità di quest'ultime e, in particolar modo delle Reti neurali artificiali, di sovraperformare rispetto agli strumenti statistici tradizionali. A tale scopo vengono comparate le performance

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Mazzoni, Michele. "Sperimentazione di tecniche di face detection con reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016. http://amslaurea.unibo.it/12400/.

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Abstract:

Uno dei problemi di Computer Vision più studiati è quello dell’individuazione di facce in un’immagine (face detection). Negli ultimi anni sono stati proposti algoritmi discriminativi basati su tecniche di Deep Learning in grado di raggiungere prestazioni allo stato dell'arte. In questo lavoro viene esplorata la possibilità di costruire un algoritmo di face detection usando solo esempi positivi (facce) con reti neurali convoluzionali pre-addestrate; le prestazioni dell'algoritmo proposto vengono valutate su un noto benchmark di face detection.

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Di, Stefano Tiziano. "Metodologie di training per reti neurali di tipo autoencoder." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.

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Abstract:

L’obiettivo di questa tesi è stato quello di sperimentare nuove metodologie di training per le reti neurali di tipo autoencoder, delle reti addestrate per ricostruire in output gli stessi dati di input. Una nuova metodologia è stata introdotta modificando gli autoencoder inclusi in una baseline realizzata ad-hoc per questo lavoro di tesi. Essa consiste nel voler addestrare la rete a ricostruire un'immagine diversa da quella di input ma appartenente alla medesima classe. I risultati ottenuti, a discapito di una minore precisione della classificazione, presentano un comportamento “anomalo” ne

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Sangiorgi, Davide. "Magnetic resonance fingerprinting con reti neurali a valori complessi." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/18746/.

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Abstract:

In questo documento cerco un metodo per migliorare le prestazioni del MRF (Magnetic Resonance Fingerprinting), una tecnica di risonanza magnetica quantitativa. Il problema è quello di diminuire il tempo di calcolo necessario per determinare i parametri tissutali relativi alla risonanza magnetica effettuata. Il metodo proposto è quello dell'utilizzo di reti neurali a valori complessi con input il segnale di risonanza magnetica e con output i valori relativi ai parametri che si vogliono studiare. Dopo aver chiarito il concetto di risonanza magnetica, di MRF ed i problemi ad essi associati, intro

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Fabbri, Mirco. "Predizione di valori azionari tramite reti neurali con memoria." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/15579/.

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Abstract:

Il lavoro verte sullo studio di alcune metodologie supervisionate finalizzate alla previsione dell'andamento finanziario. In particolar modo sono stati analizzati alcuni metodi considerati lo stato dell'arte e confrontati con modelli neurali sviluppati appositamente. Viene inoltre descritto come le informazioni acquisite tramite social media (twitter) possano influenzare l'andamento finanziare e possano quindi essere usate per fini previsionali.

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Sarti, Maela. "reti neurali a confronto: una applicazione al deep fashion." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021.

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Abstract:

La seguente tesi pone l'interesse sul problema di classificazione di immagini nel mondo del fashion. L'approccio utilizzato è quello del Deep Learning, in particolare sono stati implementati due modelli di reti neurali convolutive, LeNet e una più recente, ResNet. In primo luogo, sono stati approfonditi alcuni concetti teorici inerenti all'intelligenza artificiale, alle reti neurali e alla classificazione di immagini. In secondo luogo, sono state implementate due architetture di rete tramite la piattaforma di Kaggle e il dataset di immagini pubblico caricato sul sito. Sono state utilizzate le

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MUSSONE, LORENZO. "IL CONTROLLO DI UN DEFLUSSO AUTOSTRADALE CON RETI NEURALI." Doctoral thesis, Università degli studi di Trieste, 1994. http://thesis2.sba.units.it/store/handle/item/12877.

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Vallesi, Germano. "Valutazione dell'affidabilità di reti neurali applicate al riconoscimento biometrico." Doctoral thesis, Università Politecnica delle Marche, 2008. http://hdl.handle.net/11566/242350.

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Vincenzi, Fabian. "Reti neurali convoluzionali per il miglioramento di immagini tomografiche ad angoli limitati." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/22199/.

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Abstract:

Nel corso della tesi verrà presentata una rete neurale convoluzionale e un suo utilizzo per la ricostruzione di immagini CT (Computed Tomography) a bassa dose. Delle CNN viene approfondita una rete RED-CNN e una rete U-Net. Dopo che vengono affrontati questi argomenti sono presenti dei test effettuati per avere la rete più efficace possibile.

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Petrocelli, Danilo. "Reti neurali convoluzionali per il riconoscimento facciale sul robot NAO." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017.

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Abstract:

A partite dallo studio dell’attuale sistema di riconoscimento facciale presente sul robot NAO, questo lavoro di tesi si propone di ricercare una soluzione alternativa, basata sul riconoscimento delle caratteristiche facciali che possa essere utilizzata per estendere l’attuale sistema di riconoscimento in uso dal robot. Le soluzioni proposte per il rilevamento e successivo riconoscimento dei volti, nel robot NAO, si basano su delle librerie software pronte all’uso. In particolare il modulo di visione AlFacedetect consente di rilevare un volto ed in seguito riconoscerlo, mentre La fase

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Del, Vecchio Matteo. "Un'applicazione iOS per il riconoscimento di medicinali mediante reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/14890/.

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Abstract:

Negli ultimi anni il Machine Learning e svariate sue applicazioni si sono prepotentemente affermati in molte aree, sia dell'informatica che della vita quotidiana, a partire dalle semplici operazioni svolte con uno smartphone. Un campo in cui si sono avuti notevoli risultati è quello della Visione Artificiale, ovvero dare la possibilità ad una macchina di "vedere" ed apprendere informazioni da immagini e fotografie. In questa tesi si affronta il problema di riconoscere un medicinale partendo dalla foto di una pillola, attraverso la creazione di una rete neurale convoluzionale (o ConvNet) e sopr

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Fongo, Daniele. "Previsione del declino funzionale tramite l'utilizzo di Reti Neurali Ricorrenti." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2017. http://amslaurea.unibo.it/14889/.

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Abstract:

PreventIT è un progetto europeo nato con il fine di prevenire il declino funzionale e l'insorgere di disabilità in persone prossime all'anzianità. Questo viene fatto da una parte promuovendo un invecchiamento salutare attraverso l'uso di dispositivi tecnologici come smartphone e smartwatch che incoraggino l'attività fisica, dall'altra parte effettuando degli screening continui, osservazioni o controlli periodici per analizzare i rischi del declino ed individuare le persone più in pericolo al fine di intervenire il prima possibile. A partire dagli stessi dati utilizzati all'interno del proge

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Ceccarelli, Mattia. "Analisi della complessità di reti neurali generate tramite algoritmi genetici." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16761/.

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Abstract:

L'enorme quantità di dati sviluppata tramite le infrastrutture moderne richiede strumentazioni di analisi sempre più precise, rapide e performanti. Per questo negli ultimi anni i metodi del machine learning hanno visto un'esplosione nella ricerca e nell'utilizzo di algoritmi mano a mano più efficienti per ogni disciplina. Due tra le numerose famiglie di tecniche appartenenti alla sfera del machine learning sono reti neurali e algoritmi genetici. Il progetto di tesi presentato ha come obiettivo quello di verificare la possibilità di evolvere la struttura di una rete neurale attraverso un

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Zama, Lorenzo. "Utilizzo delle reti neurali per il controllo dei processi alimentari." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.

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Abstract:

Negli ultimi dieci anni le reti neurali sono state implementate in moltissimi processi produttivi alimentari andando a semplificare quelle che sono le complesse procedure di controllo ed analisi degli alimenti, sia on-line che off-line. Nel corso di questa tesi verranno analizzare le applicazioni di reti neurali artificiali in tale settore. Una discussione più approfondita riguarderà l’applicazione delle reti accoppiate all’utilizzo del naso elettronico e dei sistemi di computer vision.

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Gualandi, Giacomo. "Analisi di dataset in campo finanziario mediante reti neurali LSTM." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19623/.

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Abstract:

Con il presente elaborato si è esplorato il campo della data analytics. È stato analizzato un dataset relativo all' andamento storico del titolo di borsa di una società, i cui dati sono stati manipolati in modo tale da renderli compatibili per un loro utilizzo in una applicazione di Machine Learning. Si sono approfondite le reti neurali artificiali LSTM e con esse si è creato un modello che permettesse di effettuare delle predizioni sui valori futuri del titolo. Infine sono state valutate le differenze tra i valori predetti e quelli reali assunti dal titolo di borsa.

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Saggese, Emanuella. "Ricostruzione di barioni charmati Lambda_c non prompt con reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/22799/.

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Abstract:

ALICE (A Large Ion Collider Experiment) è l'esperimento sullo studio delle collisioni tra ioni pesanti condotto al Large Hadron Collider del CERN ed è finalizzato allo studio dello stato della materia fortemente interagente in condizioni di alta temperatura e densità di energia, quando si verifica una transizione ad una fase della materia conosciuta come Quark-Gluon Plasma (QGP) in cui quark e gluoni non sono confinati all'interno di barioni e mesoni. Il QGP è oltretutto di difficile osservazione e, a causa della sua breve vita media, le sue proprietà vengono investigate tramite misure indiret

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Tavi, Federico. "Reti neurali per la previsione futura del prezzo di criptovalute." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24214/.

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Abstract:

Il qui presente elaborato è stato pensato e suddiviso in modo tale da renderlo fruibile a chiunque, cercando innanzitutto di comprendere al meglio quali siano i concetti chiave dal punto di vista tecnico, economico e sociale che orbitano attorno al mondo delle crypto. La 1a parte incentrata su quali aspetti tecnici si devono considerare per analizzare un progetto nell’ambito crypto, analizzando l’ambiente in contrapposizione con le valute tradizionali e cercando di fare chiarezza su diversi progetti, carpendo differenze sostanziali fra le differenti tipologie con differenti scopi, sottolinean

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Prencipe, Michele Pio. "Elaborazione del Linguaggio Naturale con Metodi Probabilistici e Reti Neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/24312/.

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Abstract:

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è il processo per il quale la macchina tenta di imparare le informazioni del parlato o dello scritto tipico dell'essere umano. La procedura è resa particolarmente complessa dalle numerose ambiguità tipiche della lingua o del testo: ironia, metafore, errori ortografici e così via. Grazie all'apprendimento profondo, il Deep Learning, che ha permesso lo sviluppo delle reti neurali, si è raggiunto lo stato dell'arte nell'ambito NLP, tramite l'introduzione di architetture quali Encoder-Decoder, Transformers o meccanismi di attenzione. Le reti neurali

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Borra, Davide. "Sviluppo ed applicazione di reti neurali convoluzionali con dati di neuroimaging." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018.

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Abstract:

La malattia di Alzheimer (AD) è un disordine neurodegenerativo che rappresenta la forma più comune di demenza negli adulti sopra i 65 anni, mentre la compromissione cognitiva lieve (MCI) è una condizione che in alcuni casi può rappresentare una fase prodromica della malattia di Alzheimer, mentre in altri, è comune in pazienti con la malattia dei piccoli vasi cerebrali (SVD). In questo elaborato sono state sviluppate due reti neurali convoluzionali 2-D, NeuroNet-1 e NeuroNet-2 (o NeuroNet), ed applicate alla classificazione a 2 vie di: a) MCI con SVD (40 pazienti in totale) con dati di diffusio

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Mazzini, Lisa. "Reti neurali ricorrenti per il riconoscimento di gesti con controller LeapMotion." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/17119/.

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Abstract:

In ambito di Human-Computer Interaction è molto interessante sostituire i tradizionali dispositivi di input come mouse, tastiera e strumenti simili, con sistemi di gesture recognition. Un sistema di gesture recognition è infatti in grado di identificare i gesti compiuti dall'utente e interpretarli generando l'evento corrispondente sul proprio ambiente interno. Esso permette dunque di creare una interfaccia decisamente più naturale e intuitiva fra il sistema e l'utente, migliorando la user experience complessiva. Il progetto di tesi ha l'obiettivo di costruire una rete neurale ricorrente che

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Bonfiglioli, Luca. "Identificazione efficiente di reti neurali sparse basata sulla Lottery Ticket Hypothesis." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020.

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Abstract:

Frankle e Carbin 2018, data una rete densa inizializzata casualmente, mostrano che esistono sottoreti sparse di tale rete che possono ottenere accuratezze superiori alla rete densa e richiedono meno iterazioni di addestramento per raggiungere l’early stop. Tali sottoreti sono indicate con il nome di winning ticket. L’identificazione di questi ultimi richiede tuttavia almeno un addestramento completo del modello denso, il che ne limita l’impiego pratico, se non come tecnica di compressione. In questa tesi, si mira a trovare una variante più efficiente dei metodi di magnitude based pruning propo

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Rinaldi, Andrea. "Introduzione alle Reti Neurali Profonde e alla Discesa Stocastica del Gradiente." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/20963/.

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Abstract:

L'elaborato è un'introduzione alle reti neurali profonde e alla discesa stocastica del gradiente. Inizialmente vengono introdotti metodi matematici quali classificazione e regressione. Inoltre si prendono in esame le reti neurali e due tipologie diverse di neuroni. In seguito si analizza il modo in cui le reti trasmettono informazioni tramite un algoritmo detto retropropagazione. Questo è efficiente quando le sue derivate vengono calcolate tramite l'utilizzo di metodi come la discesa del gradiente che permette di ottimizzare gli errori. Infine si considerano i vari tipi di gradiente e gli a

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Formentin, Sara Mizar. "Analisi della interazione onda - struttura mediante reti neurali. La riflessione ondosa." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2011. http://amslaurea.unibo.it/2859/.

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LOCCI, AMEDEO. "Sviluppo di una piattaforma inerziale terrestre assistita da reti neurali artificiali." Doctoral thesis, Università degli Studi di Roma "Tor Vergata", 2008. http://hdl.handle.net/2108/684.

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Abstract:

Molte delle tecnologie impiegate nei moderni sistemi di ausilio alla navigazione terrestre, risalgono a circa un quarto di secolo. Generalmente, i principali sistemi in uso negli apparati per la navigazione terrestre, risultano essere i Sistemi di Posizionamento Globale (GPS) ed i Sistemi di Navigazione Inerziale (INS). Tali apparati tecnologici, necessitano di componenti fondamentali di qualità più o meno spinta che ne determina costi di mercato progressivamente crescenti, in grado di soddisfare le più diverse applicazioni di navigazione, passando da quella veicolare terrestre, sino a quella

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Callegarin, Alessandro <1986&gt. "Reti neurali artificiali per il trading finanziario: i principali modelli recenti." Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2012. http://hdl.handle.net/10579/2196.

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Abstract:

La tesi si propone di analizzare come i sistemi di intelligenza artificiale possano essere usati per costruire strategie di trading finanziario. Nella trattazione, tramite una literary review dei modelli più recenti, si fa riferimento principalmente alle Reti Neurali Artificiali e ai modelli che ne derivano.

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Ciliegi, Federico. "Topologie non convenzionali per reti di neuroni artificiali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19497/.

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Le reti neurali sono uno strumento informatico che si è progressivamente affermato dalla sua nascita, e si è distinto per le sue grandi potenzialità. Pur non essendo ancora presente una teoria matematica formale che le descriva, esse sono state approfonditamente studiate da ingegneri e informatici, rendendo il loro studio una branca tanto ampia quanto preziosa. In questa tesi presento alcuni modelli di rete neurale e ne illustro le caratteristiche a livello di topologia, elaborazione e addestramento.

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Ferri, Silvia. "Il modello di Hopfield: un'applicazione del modello di Ising alle reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2016. http://amslaurea.unibo.it/12038/.

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Il Modello di Hopfield è un tentativo di modellizzare il comportamento di una memoria associativa come proprietà emergente di un network costituito da unità a due stati interagenti tra loro, e costituisce un esempio di come gli strumenti della meccanica statistica possano essere applicati anche al campo delle reti neurali. Nel presente elaborato viene esposta l'analogia tra il Modello di Hopfield e il Modello di Ising nel contesto delle transizioni di fase, applicando a entrambi i modelli la teoria di campo medio. Viene esposta la dinamica a temperatura finita e ricavata e risolta l'equazione

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Brugattu, Valeria. "Deep learning con reti neurali convoluzionali per la classificazione di segnali EEG." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/19978/.

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Abstract:

Il segnale elettroencefalografico (EEG) è un segnale complesso e la sua analisi ricopre un ruolo importante nell'ambito delle neuroscienze. Le tecniche di Deep Learning, grazie agli sviluppi degli ultimi anni, possono essere utilizzate per l’analisi e la classificazione del segnale EEG. Gli algoritmi di Deep Learning, basati sulle reti neurali multistrato, hanno dimostrato di avere la capacità di estrarre informazioni rilevanti dal segnale EEG e di facilitare il lavoro dell’analista, grazie all'estrazione automatica delle feature del segnale. In questo lavoro è stata studiata l’architettura d

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Zamagna, Luca. "Impiego di Reti Neurali in Sistemi Autoadattativi per il Controllo della Combustione." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2022.

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Il continuo incremento della potenza specifica per unità di cilindrata dei motori a combustione interna, soprattutto nelle competizioni, sta costringendo i costruttori allo sviluppo di calibrazioni motore sempre più sofisticate e capaci di adattarsi dinamicamente alle varie delle condizioni di utilizzo. Data la complessità raggiunta da certe logiche di gestione motore, risulta molto difficile gestire modelli fisici capaci di funzionare in tempo reale. Tale difficoltà permangono anche considerando il funzionamento del sistema al banco del motore, dove la potenza di calcolo è decisamente maggior

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Baroncini, Gian Marco. "analisi dei principali campi del deep learning e delle loro reti neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/23368/.

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La tesi tratta una panoramica del campo innovativo del Deep Learning, analizzandone i principali campi di applicazione (Computer Vision e Natural Language Processing) per poi approfondirne nei dettagli più tecnici le reti neurali utilizzate. Si inizia la trattazione di questi modelli con le reti convoluzionali e le LSTM per poi descrivere strutture più elaborate e recenti che sono identificate come stato dell'arte di alcuni task fondamentali dell'intelligenza artificiale. Si è cercato di fornire in questo modo una visione più ampia delle tipologie di reti esistenti, evidenziando un’analisi

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Capecchi, Michele <1993&gt. "Reti neurali artificiali per la cosctruzione di un trading system su azioni." Master's Degree Thesis, Università Ca' Foscari Venezia, 2021. http://hdl.handle.net/10579/18566.

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Abstract:

L'elaborato cerca di indagare le potenzialità delle reti neurali artificiali (RNA) in ambito di previsione finanziaria. le RNA sono uno strumento di deep learning impiegato moltissimo negli ultimi anni come soluzione a una vasta gamma di problemi che vanno dalla classificazione al riconoscimento di immagini, dalla creazione di risposte automatiche dei chat bot alla guida automatica di veicoli. La potenza di questi strumenti sta nel fatto di riuscire a dedurre le relazioni non lineari che esistono tra un numero molto grande di variabili e questo è sicurmente molto utile in ambito di previsione

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