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Reti neurali feed forward

Le reti neurali sono dei modelli matematici ispirati dalla struttura fisica del cervello. Le reti neurali di tipo feed-forward sono certamente le più conosciute e molto è stato scritto sull'argomento (con delle semplici ricerche su internet si trova tutto) quindi non ho intenzione di dilungarmi troppo in spiegazioni tecniche. Semplificando si può considerare questo tipo di rete neurale come una sorta di approssimatore di funzioni. Se correttamente addestrata con degli esempi di input e relativi output, la rete risponderà con un output corretti anche per valori al di fuori di quelli utilizzati nell'addestramento.

Grouper

Visto che le reti neurali (di tutti i tipi) funzionano a scatola chiusa il modo migliore (forse perché è anche l'unico) per verificare se effettivamente funzionano è quello di provarle in pratica. Questo è lo scopo con cui è nata "Grouper": una piccola applicazione, scritta da me, che mette alla prova una piccola rete neurale (al massimo con una ventina di neuroni). L'utente dell'applicazione si limita a scegliere i parametri per la rete e a disegnare una serie di punti rossi e blu sullo schermo. L'applicazione mostra come la rete neurale percepisce la disposizione dei colori, suddividendo l'area di disegno in aree dove sono raggruppati punti dello stesso colore. Più punti sono presenti più diventa complessa la suddivisione e più neuroni sono richiesti per svolgere il compito.

Esempio di evoluzione della rete

Qui di seguito trovate due filmati che mostrano come la rete evolva verso la suddivisione corretta. La maggiore o minore chiarezza nel colore delle aree denota rispettivamente una maggiore o minure precisione ("sicurezza") della rete nei risultati. I filmati sono rallentati: il tempo di esecuzione in tempo reale è di appena un paio di secondi nei moderni computer. Nel primo filmato la rete viene addestrata su un insieme fisso di punti; nel secondo invece i punti vengono aggiunti dinamicamente durante l'apprendimento.

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