Struttura della Rete Neurale
Struttura di una Rete Neurale
Una rete neurale è una struttura composta da strati di "neuroni", simili ai neuroni biologici presenti nel cervello. Ogni neurone elabora informazioni, riceve input e trasmette il risultato allo strato successivo. L'immagine sottostante illustra una semplice rete neurale artificiale (ANN) con tre strati: input, nascosto e output.
- Lo strato di input riceve i dati;
- Lo strato nascosto elabora le informazioni tramite connessioni pesate;
- Lo strato di output produce il risultato finale.
Come nell'apprendimento di una lingua, la rete affina la propria comprensione attraverso l'esposizione ripetuta ai dati, riconoscendo schemi e migliorando le previsioni.
I neuroni in una rete neurale sono collegati da connessioni pesate, dove ogni peso rappresenta l'importanza del collegamento tra due neuroni. Come mostrato nell'immagine, ogni neurone di uno strato è collegato a ogni neurone dello strato successivo, permettendo il flusso di informazioni attraverso la rete.
Più la connessione è spessa, maggiore è la sua importanza.
Il processo di addestramento di una rete neurale consiste nell’adattare i "pesi" di ciascun neurone in modo che i risultati ottenuti siano i più accurati possibile. È simile a come si impara a suonare uno strumento musicale, migliorando gradualmente abilità e precisione.
Tuttavia, è importante comprendere che le reti neurali sono solo uno strumento, non possiedono una propria coscienza o comprensione del mondo, come una persona. Si limitano a elaborare i dati e a individuare i modelli che abbiamo richiesto. Una rete neurale addestrata a prevedere il prezzo di una casa, ad esempio, non sarebbe in grado di prevedere il prezzo di una chitarra in un negozio di musica.
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- Lo strato nascosto elabora le informazioni tramite connessioni pesate;
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