{"id":3807,"date":"2019-09-02T10:43:02","date_gmt":"2019-09-02T08:43:02","guid":{"rendered":"https:\/\/dyrecta.com\/lab\/?p=3807"},"modified":"2019-09-02T10:48:38","modified_gmt":"2019-09-02T08:48:38","slug":"nuova-metodologia-per-addestrare-le-reti-neurali-lstm-con-dati-artificiali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/nuova-metodologia-per-addestrare-le-reti-neurali-lstm-con-dati-artificiali\/","title":{"rendered":"Nuovo paper pubblicato online (MDPI Applied Sciences) su una nuova metodologia per addestrare le reti neurali LSTM con dati artificiali"},"content":{"rendered":"<p>Dyrecta Lab ha studiato la metodologia per addestrare <strong>le reti neurali LSTM con dati artificiali<\/strong>, ottenendo delle buone prestazioni. I nuovi modelli sono stati applicati per la predizione del diabete in Telemedicina. Questa metodologia potrebbe essere applicata per tutti i casi pratici dove i dataset di addestramento originari sono costituiti da pochi dati.    <\/p>\n<p><strong>Abstract<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/2076-3417\/9\/17\/3532\" target=\"_blank\">https:\/\/www.mdpi.com\/2076-3417\/9\/17\/3532<\/a><br \/>\n<strong>PDF Version<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.mdpi.com\/2076-3417\/9\/17\/3532\/pdf\" target=\"_blank\">https:\/\/www.mdpi.com\/2076-3417\/9\/17\/3532\/pdf<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dyrecta Lab ha studiato la metodologia per addestrare le reti neurali LSTM con dati artificiali, ottenendo delle buone prestazioni. I&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[5,31],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3807"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3807"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3807\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3810,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3807\/revisions\/3810"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3807"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3807"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dyrecta.com\/lab\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3807"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}