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    Un neurone artificiale si chiama Perceptrone.
    Un neurone artificiale con attivazione sigmoide si chiama sigmoide o neurone logistico.
    In una rete neurale, i neuroni possono essere impilati in ordine parallelo o sequenziale.
    Le funzioni di attivazione sono utilizzate per porre condizioni di limite speciali sull'output, per introdurre la nonlinearità e per trovare modelli complessi.
    Ci sono diversi tipi di funzioni di attivazione: Passo
    Sigmoide
    Hyperbolic Tangente (TanH) Unità Lineare Rettificata (ReLU) Per la classificazione multiclale viene utilizzata l'attivazione softmax.
    Gradient Descent è una tecnica di ottimizzazione per trovare il minimo di una funzione.
    Keras è una libreria di livello modello, fornendo blocchi di costruzione di alto livello per lo sviluppo di modelli di deep learning