Le Reti Neurali Artificiali (ANN) sono sistemi di calcolo vagamente ispirati alle reti neurali biologiche che costituiscono i cervelli animali. Sono i mattoni fondamentali del Deep Learning.
Come funziona un neurone artificiale?
Un neurone prende input multipli, li moltiplica per pesi (importanza), aggiunge un bias (soglia), e passa il risultato attraverso una funzione di attivazione (non linearità). Se il segnale è abbastanza forte, il neurone "si attiva" e passa l'informazione allo strato successivo.
Quali sono i principali tipi di reti neurali?
- NN Feedforward: Il tipo più semplice. L'informazione si muove in una direzione.
- CNN (Rete Neurale Convoluzionale): Specializzata per l'elaborazione di dati a griglia (immagini). Scansiona l'immagine con filtri per rilevare pattern.
- RNN (Rete Neurale Ricorrente): Progettata per dati sequenziali (serie temporali, testo). Ha una "memoria" degli input precedenti.
- Transformer: L'architettura moderna per il linguaggio. Usa meccanismi di "attenzione" per pesare l'importanza di diverse parti dei dati di input simultaneamente.
Come imparano le reti neurali?
Imparano attraverso un processo chiamato Backpropagation. La rete fa una stima, la confronta con la risposta reale per calcolare la perdita (errore), e poi lavora all'indietro per aggiustare i pesi per minimizzare quell'errore. Questo viene ripetuto milioni di volte.
Inside a Neuron
Visualize how a single neuron processes inputs to produce an output.
Quest: The Spark
Adjust the weights and bias to make the neuron fire (Output > 0.8). Think about how the bias shifts the activation threshold.
Signal Flow
Connect the nodes to complete the neural pathway.
Quest: The Network
Connect the neurons to route the signal from the Input Layer (Blue) to the Output Layer (Pink). Click the lines to toggle connections.
Frequently Asked Questions
Cos'è il problema della 'Scatola Nera'?
Le reti neurali possono essere così complesse che nemmeno i loro creatori capiscono completamente come arrivano a una decisione specifica. Questa mancanza di interpretabilità è una sfida importante in campi ad alto rischio come la medicina.
Cos'è una funzione di attivazione?
È una funzione matematica (come ReLU o Sigmoide) attaccata a ogni neurone che decide se deve essere attivato. Introduce non linearità, permettendo alla rete di imparare pattern complessi.
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