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RETI NEURALI ARTIFICIALI. IL CERVELLO –Il cervello umano ha 10 bilioni di neuroni –Le connessioni sono un milione di milardi –Un neurone è composto da:

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Presentazione sul tema: "RETI NEURALI ARTIFICIALI. IL CERVELLO –Il cervello umano ha 10 bilioni di neuroni –Le connessioni sono un milione di milardi –Un neurone è composto da:"— Transcript della presentazione:

1 RETI NEURALI ARTIFICIALI

2 IL CERVELLO –Il cervello umano ha 10 bilioni di neuroni –Le connessioni sono un milione di milardi –Un neurone è composto da: corpo cellulare dendriti assone

3 IL CERVELLO

4 Il corpo cellulare mantiene una polarizzazione con le cariche provenienti dai dendriti, che sono prolungamenti connessi ad altri neuroni. Passata una certa soglia, il neurone scarica la sua attivazione lungo lassone. Il contatto fra due neuroni, la sinapsi, per via elettrochimica trasmette la carica elettrica al dendrite di un altro neurone.

5 IL CERVELLO Il contenuto informativo del cervello è rappresentato dallinsieme dei valori di attivazione di tutti I neuroni. Lelaborazione dellinformazione avviene con il flusso di segnali elettrici nella rete dei neuroni.

6 IL CERVELLO Lattivazione elettrica nel cervello viaggia ad un centinaio di impulsi al secondo In un computer I segnali elettrici viaggiano migliaia di volte più veloci, ma nel cervello linformazione viaggia in parallelo ed è distribuita sulla rete piuttosto che posta in posizioni note.

7 STORIA 1943 McCulloch e Pitts, Modello formale di neurone 1949 Legge di Hebb - prima legge di apprendimento su base neurale 1957 Rosenblatt, Perceptrone 1969 Minsky e Papert evidenziano I limiti del perceptrone

8 STORIA Legge di Hebb: wij = Oi Oj la connessione si rafforza quanto più sono attive le unità I e j Perceptrone: –si dimostra che può apprendere un certo numero di funzioni

9 STORIA Perceptrone: –è fault tolerant, perchè un guasto ad alcune unità non compromette il funzionamento del sistema –Limiti : non può risolvere problemi che coinvolgono funzioni non linearmente separabili (es. OR esclusivo).

10 STORIA

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12 1986 Rumelhart McClelland Perceptrone multistrato con backpropagation (apprendimento supervisionato) 1977 Rete autoorganizzante di Kohonen (apprendimento non supervisionato) 1982 Rete di Hopfield ….

13 STORIA

14 IL NEURONE FORMALE Data una rete formata da N unità, la I- esima unità riceve alcuni segnali di input provenienti dalloutput e da altre unità Il valore Oj proveniente dalla j-esima unità viene trasmesso alla I-esima unità con peso Wij (il peso corrispondente alla forza sinaptica) La I-esima unità riceve il segnale Wij Oj

15 IL NEURONE FORMALE Le varie unità connesse con la I-esima unità concorrono a formare il suo stato di attivazione Ai = Wij Oj –Il valore delloutput della I-esima unità è dato dallapplicazione di una funzione di trasferimento T: Oi = T(Ai)

16 IL NEURONE FORMALE –La funzione T emula la soglia di attivazione del neurone, e quindi è una funzione a rampa. –Una rete neurale è formata da un certo numero di unità fra loro interconnesse. –Alcune fungono da unità di input X, che ricevono segnali dallesterno (I dati, in genere numeri reali)

17 FUNZIONE DI TRASFERIMENTO

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19 RETE NEURALE –Altre sono unità di output Y, e forniscono I valori di output del problema. –Una rete calcola quindi una funzione F t.c. Y = F(X) –La rete apprende a compiere questo calcolo attraverso la presentazione di esempi ed un processo di apprendimento.

20 RETE NEURALE


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