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  • nadiaplamadeala

    Amministratore
    14/07/2020 a 8:56 am

    Le reti neurali artificiali mirano a imitare il cervello umano.

    Sono progettate per replicare il meccanismo di apprendimento del cervello umano e dare un risultato basato su ciò che hanno imparato dai dati storici, come il cervello umano trae conclusioni dalle esperienze passate. L’unitĆ  nel cervello che elabora e trasmette le informazioni ĆØ chiamata “neurone”. Ogni neurone nel cervello prende le informazioni come input, le elabora e invia l’output al neurone successivo.

    Ma le RNA non hanno un passato. Allora, come imparano?

    Dai dati di addestramento che vengono loro forniti, “allenandole” a capire e riconoscere i modelli per arrivare all’output.

    Le reti neurali prendono l’input e passano i dati al livello successivo, di elaborazione, che esegue diversi calcoli matematici e cerca di trasformare l’input in output sulla base di diversi parametri. Una volta raggiunto il livello ottimale di trasformazione, diciamo che la rete neurale ĆØ pronta.

    Di conseguenza, per la maggior parte degli esperti di Machine Learning, l’ottimizzazione di questo strato ĆØ fondamentale. ƈ proprio qui che si definisce la complessitĆ , la struttura e la profonditĆ  della rete neurale. PoichĆ© questo strato ĆØ complesso e variabile, ĆØ spesso chiamato “strato nascosto”.