Le reti neurali artificiali (R.N.)
In letteratura si possono trovare moltissime informazioni per approfondire questa recente disciplina dell’artificiale, che in molti problemi costituiscono una valida alternativa alla Intelligenza Artificiale classica basata su motore logico.
In sintesi possiamo definire le reti neurali artificiali come dei sistemi di elaborazione dell'informazione che cercano di simulare all'interno di un sistema informatico il funzionamento dei sistemi nervosi biologici che sono costituiti da un gran numero di cellule nervose o neuroni.
Le R.N. sono basate su metodi connettivi:
sono cioè costituite da tante piccole unità elementari di calcolo connesse tra loro da collegamenti pesati e funzionanti in modo sincrono oppure asincrono.
Possono essere usate per un’ampia varietà di applicazioni.
Ricordiamone alcune:
- riconoscimento di un modello
- machine learning e image processing
- sistemi esperti.
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Immagine - 7 rete neurale artificiale con le interconnessioni
Mentre nei calcolatori tradizionali ciascun dato viene elaborato individualmente e in successione le reti neurali per come sono costruite lavorano in parallelo e sono quindi in grado di trattare molti dati.
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Immagine - 8 rappresentazione grafica del neurone, l'unità cellulare che costituisce il tessuto nervoso
Le reti neurali artificiali nascono dall’esigenza di riprodurre attività tipiche del cervello umano, come il riconoscimento di forme e caratteri, la percezione delle immagini, la comprensione del linguaggio e il coordinamento senso-motorio.
Una rete neurale è in grado di apprendere dall’esperienza ed elaborare risposte nuove anche di fronte a nuove situazioni. Essa riesce ad adattarsi all’ambiente circostante e a modellare la realtà, imparando le leggi che la governano attraverso l’esperienza.
In altri termini, una rete neurale artificiale emula il funzionamento di quella rete neurale biologica che siamo soliti chiamare cervello.
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