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Le reti neurali artificiali sono una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale che imita il modo in cui funziona il cervello umano. In una rete neurale ci sono nodi o "neuroni" che comunicano tra loro attraverso connessioni o "sinapsi". Ogni connessione ha un peso associato che rappresenta la sua importanza nella trasmissione delle informazioni.
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Le reti neurali possono essere utilizzate per un'ampia varietà di attività, tra cui classificazione, regressione e risoluzione di problemi complessi. Nel campo dell'apprendimento automatico, le reti neurali sono un potente strumento per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni accurate.
Le reti neurali sono anche ampiamente utilizzate nel riconoscimento di modelli come il rilevamento di frodi con carte di credito, il riconoscimento vocale e la classificazione delle immagini. Inoltre, sono in continua evoluzione e vengono utilizzate in applicazioni innovative, come la robotica e l'automazione industriale, grazie all'apprendimento supervisionato.
Esistono diversi tipi di reti neurali , ciascuna con la propria struttura e metodo di apprendimento. Le reti neurali artificiali possono essere classificate in diversi tipi, tra cui:
L' architettura della rete neurale è costituita da singole unità chiamate neuroni che imitano il comportamento biologico del cervello.
Ecco i diversi componenti di un neurone.
Input - È l'insieme di funzionalità che vengono introdotte nel modello per il processo di apprendimento. Ad esempio, l'input per il rilevamento dell'oggetto può essere un array di valori di pixel appartenenti a un'immagine.
Peso - La sua funzione principale è quella di dare importanza alle caratteristiche che contribuiscono maggiormente all'apprendimento. Lo fa introducendo una moltiplicazione scalare tra il valore di input e la matrice dei pesi. Ad esempio, una parola negativa influenzerebbe la decisione del modello di analisi del sentiment più di un paio di parole neutre.
Funzione di trasferimento - Il compito della funzione di trasferimento è combinare più input in un valore di output in modo che la funzione di attivazione possa essere applicata. È fatto con una semplice aggiunta di tutti gli input alla funzione di trasferimento
Funzione di attivazione : introduce la non linearità nelle prestazioni dei perceptron per tenere conto della linearità variabile con gli input. Senza questo, l'output sarebbe semplicemente una combinazione lineare dei valori di input e non sarebbe in grado di introdurre non linearità nella rete.
Bias - Il ruolo del bias è modificare il valore prodotto dalla funzione di attivazione. Il suo ruolo è simile a quello di una costante in una funzione lineare.
Quando più neuroni sono impilati in fila, costituiscono uno strato e più strati impilati uno accanto all'altro sono chiamati reti neurali multistrato.
Successivamente, descriviamo i componenti principali di questo tipo di struttura.
I dati che inseriamo nel modello vengono caricati nel livello di input da fonti esterne, come un file CSV o un servizio Web. È l'unico livello visibile nell'architettura completa della rete neurale che trasmette le informazioni complete dal mondo esterno senza alcun calcolo.
Gli strati nascosti sono ciò che rende il deep learning e il machine learning quello che sono oggi. Sono livelli intermedi che eseguono tutti i calcoli ed estraggono le caratteristiche dai dati.
Possono esserci diversi livelli nascosti interconnessi che sono responsabili della ricerca di diverse funzionalità nascoste nei dati. Ad esempio, nell'elaborazione delle immagini, i primi livelli nascosti si occupano di caratteristiche di livello superiore, come bordi, forme o contorni.
Il livello di output prende le informazioni dai precedenti livelli nascosti e fa una previsione finale basata sull'apprendimento dal modello. È lo strato più importante, dove si ottiene il risultato finale.
Per i modelli di classificazione/regressione, il livello di output ha in genere un singolo nodo. Tuttavia, è completamente specifico del problema e dipende dal modo in cui è stato costruito il modello.
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