Intelligenza Artificiale

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Reti Neurali Stefano Cagnoni

Reti Neurali Artificiali
Paradigma computazionale caratterizzato dal massiccio parallelismo di processori elementari (neuroni artificiali). Ispirato da un modello matematico del neurone (McCulloch & Pitts 1943). Ogni processore può eseguire funzioni di per sé poco significative, ma l’azione combinata di un numero elevato di unità può realizzare funzioni anche molto complesse. Nate alla fine degli anni ‘50, presto abbandonate per i limiti evidenziati da Minsky (Perceptrons, 1969), per poi riaffermarsi alla fine degli anni ‘80, quando fu dimostrato che tali limiti potevano essere superati.

Neurone artificiale Costituito da due stadi:
sommatore lineare (produce il cosiddetto net input) funzione di attivazione non lineare tipicamente a soglia; gradino o sigmoide 1 / (1 + e -(x -q))

Rete Neurale Artificiale
Architettura a più strati: strato di ingresso strato/i nascosto/i strato di uscita Reti feedforward: connessioni possibili solo in avanti Reti ricorrenti: connessioni possibili anche da strati più vicini alle uscite (all’indietro) IN OUT

Ad ogni connessione è associato un peso, utilizzato nel sommatore che costituisce il primo stadio del neurone che riceve dati attraverso la connessione. Il comportamento di una rete neurale è quindi determinato: dal numero dei neuroni dalla topologia dai valori dei pesi associati alle connessioni

Problemi risolubili con diverse topologie

Proprietà: Capacità di apprendere da esempi Capacità di generalizzare Capacità di astrarre Insensibilità al rumore Decadimento graduale delle prestazioni

Training L’addestramento (training) di una rete neurale è un processo iterativo che modifica i pesi della rete sulla base delle ‘prestazioni’ della rete su un insieme di esempi, al fine di minimizzare una funzione obiettivo (cioè di raggiungere un comportamento desiderato). L’insieme degli esempi su cui la rete viene addestrata è detto training set Le prestazioni della rete, ottimizzate sul training set, devono essere poi verificate su dati che non appartengono al training set (test set)

Training L’addestramento può essere di 2 tipi:
Con supervisione: gli esempi sono divisi in una parte che contiene dati di ingresso ed un’altra parte (teaching input) che contiene le uscite che si desidera ottenere in corrispondenza di tali ingressi. I pesi sono adattati in modo da minimizzare le differenza fra il comportamento della rete e quello desiderato. Senza supervisione: gli esempi sono costituiti dai soli dati di ingresso. I pesi vengono adattati in modo tale che la rete si auto-organizzi in modo da riflettere alcune caratteristiche del training set.

Training

Addestramento con supervisione: Backpropagation
Metodo di ottimizzazione basato sul principio della discesa lungo il gradiente. Minimizza una funzione ‘errore quadratico’ S t=1,T S i=1,N (y(t) - d(t))2 / 2 N=dim. Uscita, T=n.esempi, y(t)=output rete, d(t)=teaching input Applicabile a reti di tipo feedforward (in cui è possibile definire un ordine temporale nell’attivazione dei neuroni) Deriva il nome dal fatto che la modifica dei pesi avviene sulla base della “propagazione all’indietro” dell’errore dallo strato di uscita verso quello di ingresso.

Addestramento con supervisione: Backpropagation
Si inizializzano i pesi con piccoli numeri random Ad ogni iterazione Per ogni esempio nel training set: si calcola l’uscita prodotta dalla attuale configurazione della rete si calcola l’errore si modificano i pesi ‘spostandoli’ lungo il gradiente della funzione errore calcolato rispetto ai pesi fino al raggiungimento di un limite inferiore prestabilito per l’errore o di un certo numero prestabilito di iterazioni

Regola di derivazione a catena
¶+x/ ¶zi = ¶x/ ¶zi + S j>i ¶ +x/ ¶ zj * ¶ zj/ ¶ zi Un esempio: z2 = 4 * z1 z3 = 3 * z1 + 5 * z2 ¶ z3/ ¶ z1 = 3, ma in realtà z3 dipende da z1 anche tramite z2 ¶+z3/ ¶z1 = 23 che dà la vera dipendenza, propagata attraverso le variabili intermedie, di z da z1

Addestramento senza supervisione: Mappe auto-organizzanti (SOM) di Kohonen
Modello biologico di partenza Nella corteccia cerebrale esistono mappature (proiezioni) di stimoli sensoriali su specifiche reti di neuroni corticali. I neuroni senso-motori costituiscono una mappa distorta (l’estensione di ciascuna regione è proporzionale alla sensibilità della corrispondente area corporea, non alle dimensioni) della superficie corporea. Tuttavia, parti adiacenti della corteccia corrispondono a parti adiacenti della superficie corporea.

Interazioni laterali fra neuroni eccitazione laterale a breve raggio ( mm) azione inibitoria (fino a mm) azione eccitatoria debole a lungo raggio (fino a qualche cm) approssimabili come:

Mappe “sensoriali”, costituite da un singolo strato di neuroni in cui le unità si specializzano a rispondere a stimoli diversi in modo tale che: ingressi di tipo diverso attivino unità diverse unità topologicamente vicine vengano attivate da ingressi simili

Singolo strato di neuroni ni i=1,w*h (w=largh. h= alt. mappa) Ogni ingresso X={xj, j=1,N} è collegato a tutti i neuroni Ogni connessione è associata ad un peso wij Funzione di attivazione fi= 1/d(Wi,X) d= distanza Presenza di interazioni laterali

I pesi di ciascun neurone vengono modificati: in senso eccitatorio proporzionalmente al valore della propria funzione di attivazione e di quelle dei neuroni appartenenti ad un loro vicinato, proporzionalmente alla distanza da essi; in senso inibitorio proporzionalmente al valore della funzione di attivazione dei neuroni esterni al vicinato, proporzionalmente alla distanza da essi. Quindi, se si ripropone lo stesso ingresso alla rete: i neuroni che avevano un valore elevato di attivazione e i vicini mostreranno un’attivazione ancora maggiore i neuroni che rispondevano poco risponderanno ancor meno

Se si presentano dati ben distribuiti nello spazio degli ingressi, in modo iterativo, ogni neurone si specializza a rispondere a dati di un certo tipo Inoltre, neuroni vicini rispondono a stimoli vicini proiettando, in pratica, lo spazio degli ingressi sullo strato di neuroni. Risultati: riduzione di dimensionalità dei dati da N (dim. dell’ingresso) a m (dimensione della mappa); ogni dato è rappresentato dalla coordinata dell’unità su cui si proietta, cioè quella che ha massima attivazione, cioè quella per cui i cui pesi sono più simili (vicini) al dato stesso.

In pratica: si partiziona lo spazio degli ingressi in tanti sottospazi quanti sono i neuroni ogni sottospazio si di S={Xk} è definito come: si = {Xj t.che d(Xj,Wi) = mint (Xi,Wt) } Tassellazione di Voronoi

Semplificazioni del modello per implementazione algoritmo di addestramento: si modificano i pesi solo nell’intorno del neurone che ha max attivazione (neurone vincente, questo tipo di addestramento è detto anche competitive learning) si considerano solo le interazioni laterali eccitatorie all’interno di un intorno limitato del neurone vincente NB Modificare i pesi in senso eccitatorio significa renderli più simili all’ingresso; modificarli in senso inibitorio significa renderli meno simili.

a=C (a = learning rate, C costante positiva piccola << 1) Ripeti - Per ogni esempio xi nel training set: determina l’unità vincente nw modifica i pesi dell’unità vincente e di quelle che si trovano in un suo intorno nel modo seguente: wj(t+1) = wj (t) + a (xi - wj (t)) - a(k+1) = a(k) * (1 - g) (g costante positiva piccola << 1 ) finché la rete non raggiunge una configurazione stabile

Realizzazione di un clustering dei dati, cioè di una identificazione, nello spazio degli ingressi, di partizioni indotte dalle similitudini/differenze fra i dati ogni partizione è rappresentata da un prototipo (centroide) definito dal valore dei pesi del neurone corrispondente il clustering è di tipo non supervisionato, in quanto non abbiamo alcuna informazione a priori sulle classi di appartenenza dei dati a posteriori è possibile etichettare (classificare) dati in base alla partizione dello spazio degli ingressi cui appartengono

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