Cos'è una rete neurale artificiale?
Una rete neurale artificiale è un nome per una sorta di tecnologia informatica che cerca di imitare il cervello umano. Una rete neurale artificiale o ANN include neuroni e stimoli simulati per i tentativi di riprodurre le funzioni del cervello. Questa vasta gamma di software e dispositivi utilizza modelli di algoritmo neurale per creare processi decisionali che i pianificatori sperano imiterà da vicino i processi di pensiero umano. Le reti neurali artificiali rappresentano un grande progresso dalle idee relativamente primitive sui computer nei decenni precedenti.
Il software di rete neurale viene tradizionalmente applicato al gioco e ad altri compiti che coinvolgono un pensiero umano relativamente calcolato. In un senso più bio-fisico, le reti neurali si basano sull'esame di come i neuroni del cervello comunicano e inoltrano i messaggi. Le applicazioni di rete neurale includono l'interazione di varie funzioni, in cui gli ingegneri guardano all'output produttivo totale per vedere come questi sistemi di rete neurale artificiale possono effettuarey imitato il pensiero umano. Una varietà di "applicazioni di vita reale" per ANN includono analisi di regressione, approssimazione delle funzioni, robotica e elaborazione generale dei dati.
Vari tipi di reti neurali artificiali sono stati sviluppati per diverse disposizioni di ricerca. Questi usano diversi tipi di modelli di apprendimento come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato o rafforzato. I tipi di reti neurali includono una rete neurale feedforward a senso unico, una funzione di base radiale o una rete RBF, una rete di auto-organizzazione Kohonen e persino reti neurali modulari in cui una rete più ampia è costituita da diverse piccole.
Un altro tipo di nuova struttura applicata alle reti neurali artificiali è spesso chiamato "comitato di macchine" in cui varie strutture di rete forniscono ciascuna il proprio "voto" o "opinione" in un processo di modellazione decisionale. Questo a volte è anche chiamato una rete neurale associativa o ASNN. Il beneficioDi questo tipo di ricerca è evidente per gli ingegneri che credono che ASNN possa aiutare a modellare il processo decisionale del gruppo umano o altri modelli complessi in alcuni modi simili ai singoli modelli decisionali forniti da ANN.
Un principio che viene spesso utilizzato da una rete neurale artificiale è chiamato "logica fuzzy". La parola "fuzzy" viene utilizzata per descrivere eventuali lacune nei dati o nella conoscenza. Le reti neurali sono spesso in grado di colmare alcuni divari di dati o di conoscenza mediante ipotesi istruite e la previsione statistica, che in contrasto è la rigorosa logica binaria "sì o no" tradizionalmente associata al processo decisionale elettronico. Superare la logica fuzzy aiuta le reti neurali a fornire risultati migliori nelle simulazioni. Utilizzando i mattoni delle ricerche precedenti, i pianificatori e gli ingegneri esperti con reti neurali artificiali migliorano continuamente ciò che questi strumenti possono fare per spingere i confini delle nostre conoscenze sulle nostre menti.