Opzioni di rete neurale


Reti Neuronali e Modelli Reti neurali artificiali: valutazione dell'opzione Le reti neurali artificiali R. Inizialmente le reti vennero sviluppate per studiare il funzionamento del sistema nervoso ed, in particolare, del suo componente elementare: il neurone. Tali modelli, tuttavia, risultano estremamente semplificati rispetto al loro corrispondente biologico limitandosi a replicarne la struttura generale in modo da catturarne i principi fondamentali di funzionamento.

Le reti neurali sono una branca della ricerca informatica o neuroinformatica. Esistono diversi tipi di reti neurali artificiali, ognuna delle quali offre diverse possibilità di elaborazione delle informazioni.

Cos'è il Machine Learning (Reti Neurali e A.I.)

La necessità di un addestramento iniziale effettuato da persone dipende dal metodo di intelligenza artificiale utilizzato. Come funziona una rete neurale?

Commenti e suggerimenti

Le reti neurali si ispirano al funzionamento biologico del cervello umano, che elabora informazioni attraverso una rete di neuroni. Per tutelare la vostra privacy il video si caricherà dopo aver cliccato. Le reti neurali artificiali possono essere descritte come modelli costituiti da almeno due strati, uno strato di ingresso e uno di uscita, e di solito anche da ulteriori strati intermedi hidden layers.

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Più complesso è il problema da risolvere con la rete neurale artificiale, più strati sono necessari. Ogni strato della rete contiene un certo numero di neuroni artificiali specializzati.

Che cos’è una rete neurale?

Nella fase successiva una funzione di attivazione e un valore di soglia calcolano e ponderano il valore di uscita del neurone. A seconda della valutazione delle informazioni e della ponderazione, altri neuroni sono collegati e attivati in misura maggiore o minore.

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Per mezzo di questi processi è modellato un algoritmo che produce un risultato per ogni ingresso. Opzioni di rete neurale ogni strato della rete il sistema controlla i segnali di ingresso, cioè le immagini, in base a criteri individuali come il colore, gli angoli e le forme.

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Inizialmente, i risultati saranno relativamente soggetti ad errori. In questo caso il sistema impara dalla propria esperienza e diventa tanto migliore quanto più materiale visivo ha a disposizione.

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Idealmente, il risultato finale è un algoritmo in grado di identificare il contenuto delle immagini senza errori, indipendentemente dal fatto che queste immagini siano in bianco e nero o in una determinata posa o prospettiva. Reti feed forward Queste reti neurali artificiali possono condurre le informazioni in una sola direzione di elaborazione. Le reti possono essere monostrato, cioè costituite solo da livelli di ingresso e di uscita, o multistrato con vari strati nascosti.

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La rete neurale è composta da tre strati: uno strato di ingresso, uno strato nascosto e uno di uscita. Reti ricorrenti Nelle reti ricorrenti i valori di uscita di uno strato di un livello superiore vengono utilizzati come ingresso ad uno strato di livello inferiore. Queste interconnessioni tra strati consentono al sistema di creare una memoria.

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Le reti ricorrenti sono utilizzate, ad esempio, nel riconoscimento vocale, nella traduzione e nel riconoscimento della grafia. Reti neurali convoluzionali Queste reti sono un sottoinsieme delle reti multistrato.

Come funziona una rete neurale?

Sono costituite da almeno cinque strati. Il riconoscimento dei modelli è eseguito su ogni strato, dove il risultato di un livello è trasferito al livello successivo.

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Questo tipo di rete neurale è utilizzato per il riconoscimento delle immagini. Metodo di apprendimento Affinché le connessioni nelle reti neurali artificiali siano stabilite correttamente per risolvere il problema, le reti devono prima essere addestrate. Se, ad esempio, le opzioni di rete neurale dei gatti devono essere riconosciute come tali dal sistema, le persone controllano il riconoscimento del sistema e danno un feedback su quale immagine è stata riconosciuta correttamente e quale in modo errato.

Reti Neuronali e Modelli

Il sistema impara esclusivamente sulla base delle informazioni in ingresso. A questo scopo sono utilizzate la regola di apprendimento di Hebb o la teoria della risonanza adattiva. Aree di applicazione delle reti neurali Le reti neurali possono essere utilizzate con successo soprattutto se è disponibile una grande quantità di dati da valutare e solo una scarsa conoscenza sistematica della soluzione.

Le reti neurali artificiali possono essere utilizzate anche per fare previsioni e simulazioni, ad esempio nelle previsioni del tempo, nella diagnostica medica o nei mercati azionari.

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Le considerazioni sulle reti neurali artificiali risalgono infatti ai primi anni ' Warren McCulloch e Walter Pitts avevano già descritto un modello che collegava le unità elementari e che si basava sulla struttura del cervello umano, in grado in questo modo di calcolare quasi tutte le funzioni aritmetiche.

Nel Donald Hebb ha sviluppato la sua regola di apprendimento, ancora oggi applicata in molte reti neurali. Da allora lo sviluppo in questo settore è progredito rapidamente.