Il framework PyTorch

DATA ARGOMENTO MATERIALI
22/4 Introduzione a PyTorch - Slide IV.1
- Code (pytest)
23/4 Forward & Backward - Link
23/4 LAB: Ottimizzazione di funzioni in PyTorch

LAB: Primo esperim. con DNN: Iris
- Code
- Rosenbrock
- Code
- Code (SOL)
27/4 LAB: Secondo esperimento con DNN:
Multi-Layer Perceptron per la classificazione di immagini
- Link
- SetEnv. IPYNB
- Code & Data
- CMDs
29/4 LAB: Terzo esperimento con DNN:
reti ricorrenti per la Sentiment Analysis
- Link
- Code & Data
- Paper on dataset
- CMDs