Come creare una rete neurale

tramite: O2O
Difficoltà: media
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Introduzione

Una rete neurale è la rappresentazione schematica di una struttura di dati, governata da leggi statistiche, in grado di simulare un certo tipo di apprendimento. Essa può essere utilizzata in differenti campi di applicazione, ma consente di ottenere eccellenti risultati soprattutto nel campo del riconoscimento di forme, scritture o del linguaggio parlato. Non va comunque sottovalutato un suo utilizzo anche nel calcolo puro o nella simulazione. Nella guida vediamo proprio come creare una rete neurale.

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Corsi

Per apprendere le basi di funzionamento delle reti neurali, di solito è sufficiente frequentare dei corsi universitari legati a facoltà scientifiche, principalmente quelle informatiche, fisiche e matematiche. Una rete neurale, è costituita da un numero finito di neuroni, ciascuno dei quali ha un proprio peso; questo è un parametro che svolge un ruolo fondamentale nel processo di apprendimento. Infatti, il training a cui una rete di questo speciale tipo è sottoposto consiste nell'esaminare una serie molto ampia di casi, insieme all'output che il progettista intende associare agli stessi, allo scopo di far "apprendere" alla rete il concetto che dovrà poi replicare in modo autonomo in un momento successivo.

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Numero dei neuroni

Normalmente, il numero di neuroni che costituisce una rete neurale corrisponde al numero di input che deve prevedere per svolgere un preciso compito. Ad esempio, per insegnare il concetto di "somma" tra due addendi, bisogna prevedere una rete con due neuroni, alla quale sottomettere una lunga fila di esempi di somma del tipo seguente: 1, 3, 4; 5, 4, 9; 5, 7, 12; e così via. Al termine dell'addestramento, se il training sarà stato sufficiente, la rete proporrà un risultato molto vicino alla somma vera e propria degli addendi in ingresso.

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Pixel

Nei casi di rete neurale utilizzata per il riconoscimento di forme, come ad esempio delle lettere dell'alfabeto, ognuna di queste viene scomposta in un certo numero di pixel, che costituirà anche il numero di neuroni che andrà a formare la rete stessa. Alla fine del training, nei casi di successo, interrogando la rete neurale con una certa rappresentazione di una qualche lettera alfabetica, il riconoscimento dovrebbe essere efficace. La modalità di apprendimento di una rete neurale è strettamente connessa da un algoritmo statistico che, dopo l'esame di ogni caso di addestramento, modifica i pesi di ciascun neurone allo scopo di minimizzare l'errore rispetto al risultato ottimale.

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