Le reti neurali artificiali sono paradigmi computazionali che implementano modelli semplificati delle loro controparti biologiche, reti neurali biologiche. Le reti neurali biologiche sono gli assemblaggi locali dei neuroni e le loro connessioni dendrite che formano il cervello. L'implementazione di reti neurali per calcoli simili a cervelli come il riconoscimento dei modelli, il processo decisionale, il controllo motorio e molti altri è resa possibile dall'avvento di computer su larga scala alla fine degli anni '50. I computer convenzionali si basano su programmi che risolvono un problema utilizzando una serie predeterminata di passaggi, chiamati algoritmi. Questi programmi sono controllati da una singola e complessa unità di elaborazione centrale e memorizzano le informazioni in posizioni specifiche in memoria. Le reti neurali artificiali utilizzano rappresentazioni e trasformazioni altamente distribuite che operano in parallelo, hanno distribuito il controllo attraverso molti neuroni altamente interconnessi e memorizzano le loro informazioni in connessioni a forza variabile chiamate sinapsi proprio come un cervello umano. Per addestrare una rete neurale è necessario avere un set di dati contenente parametri di esempio corrispondenti ai risultati. I dati utilizzati per il training sono generalmente ottenuti utilizzando dati storici in cui i risultati sono noti. È inoltre possibile addestrare una rete neurale creando problemi e risposte di esempio. Una volta completato il processo di training, la rete neurale sarà in grado di prevedere le risposte quando vengono elaborati nuovi input.
cronologia delle versioni
- Versione 5.0 pubblicato il 2000-01-01
Velocità e precisione migliorate
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