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Apprendimento di Reti Neurali su Dispositivi a Risorse Limitate

La trasformazione digitale che stiamo vivendo negliultimi anni è trasversale a tutti i settori della società.In ambito produttivo, tale trasformazione staportando verso la quarta rivoluzione industriale caratterizzatada i) grandi quantità di dati raccolti eii) decentralizzazione delle risorse computazionalilungo la linea produttiva. In tale contesto l’usodell’intelligenza artificiale (AI) è spesso subordinatoall’adozione di soluzioni distribuite caratterizzatedall’utilizzo di hardware di capacità limitate. Inquesto articolo descriviamo una tecnica di apprendimentodi reti neurali ottimizzata per dispositivicon risorse limitate. Una prima sperimentazione sudataset MNIST conferma la bontà dell’approccioche consente di ridurre efficacemente la dimensionedella rete durante l’addestramento senza


ItaI-IA Convegno Nazionale CINI sull’Intelligenza Artificiale, Roma, Italia, 2019

Autori esterni: Franco Maria Nardini, Raffaele Perego (ISTI-CNR Pisa, Italia)
Autori IIT:

Tipo: Contributo in atti di convegno
Area di disciplina: Computer Science & Engineering

File: ItalAI_ResourceConstrainedLearning(1).pdf

Attività: Future Internet