Le reti neurali artificiali sono le basi dell’intelligenza artificiale. Queste reti sono simili e si basano sul modello di rete neuronale del nostro cervello. Tuttavia, il sistema non può ancora competere con il cervello umano come possiamo immaginare, ispirare e usare il buon senso che i sistemi non possono. In questo articolo cercheremo di capire il concetto di reti neurali artificiali. Ciò significa imparare come i sistemi avanzati usano le reti neurali artificiali per trovare soluzioni agli errori e imparare in modo indipendente.

Reti Neurali Artificiali

La funzionalità e i componenti delle reti neurali artificiali sono gli stessi. Proprio come i nostri cervelli usano le reti neurali per imparare dagli errori, anche le reti neurali artificiali sono costituite da strati di input e di output. I neuroni contengono uno strato nascosto che trasmette l’input all’output trovando il modello complesso e convertendolo in qualcosa che l’output può usare. Quando un neurone fa un’ipotesi o una decisione, si trasferisce agli altri neuroni con informazioni complete in modo che il neurone possa correggere l’uscita del primo neutrone e imparare nuove soluzioni. Nell’apprendimento profondo, le reti neurali artificiali sono costituite da tre a dieci strati nascosti che ne aumentano la precisione.

Tipi di reti neurali artificiali

Le diverse reti neurali artificiali sono uniche per la capacità di risolvere errori con diversi livelli di complessità. Per esempio, la rete più utilizzata è la rete neurale feedforward che trasmette informazioni in un’unica direzione. Tuttavia, una rete neurale ricorrente è un’altra opzione molto diffusa. Queste reti neurali trasmettono informazioni in varie direzioni. Si supponga di voler eseguire compiti complessi come il riconoscimento della lingua o l’apprendimento della scrittura a mano. In questo caso, è possibile utilizzare queste reti neurali artificiali perché possono visualizzare più capacità di apprendimento in breve tempo.

Come funzionano le reti neurali artificiali

I neuroscienziati cognitivi passano molto tempo a capire come funzionano le reti neurali umane. Seguono lo stesso schema di come il nostro cervello è ben sviluppato e interconnesso nella ricerca di soluzioni e nell’apprendimento. Osservano la disposizione dei neuroni nel nostro cervello in gerarchia ed elaborano diversi tipi di informazioni. Per esempio, quando l’input riceve alcune informazioni che il cervello ritiene possano cambiare, le trasferisce a neuroni con una ponderazione più elevata. Ciò significa che l’informazione si divide in varie connessioni ponderate inferiori dei neuroni in vari pezzi. Ogni neurone elabora informazioni diverse dello stesso errore e condivide le intuizioni al livello superiore dei neuroni per un’ulteriore elaborazione complessa.

Le reti neurali artificiali eseguono il loro processo attraverso vari strati di rappresentazione matematica in modo che l’informazione abbia una certa logica. I dati che la rete utilizzerà per apprendere vengono trasferiti nell’input di uno dei milioni di neuroni artificiali. Questi neuroni sono unità e hanno una disposizione a strati. Quasi ogni neurone si connette agli altri neuroni. La connessione è ponderata, il che definisce quale neurone riceverà le informazioni. Una volta che l’input riceve i dati, trasferisce le informazioni all’unità nascosta, convertendo i dati per utilizzarli. Quando i dati viaggiano attraverso i neuroni, ogni unità nascosta nel neurone continuerà a risolvere l’errore. Questo è il modo in cui funziona il processo di apprendimento.

Processo di apprendimento delle Reti Neurali Artificiali

Le informazioni che la rete neurale artificiale riceve sono in quantità abbondante. Questi insiemi di informazioni sono il set di addestramento. Se si vuole che il programma riconosca la differenza tra un’auto e un autobus, si condividono numerose immagini di un’auto in modo che il sistema inizi ad imparare e a riconoscere l’aspetto delle auto come riferimento futuro.

Quando la macchina è nel processo di apprendimento, l’output confronterà il risultato della macchina con la descrizione o la fonte da voi fornita. Se l’output è diverso, la macchina utilizzerà un algoritmo di backpropagazione e regolerà ciò che apprende. Così il sistema condividerà l’input, e i livelli nascosti regoleranno le informazioni attraverso equazioni matematiche. L’output riceverà quindi le informazioni, confronterà il risultato con la sorgente e lo trasferirà a diversi neuroni finché l’informazione non sarà corretta. Questo processo è un apprendimento profondo. Ecco perché i sistemi sono più intelligenti è riconoscere.

Componenti delle reti neurali artificiali

1. Strato di ingresso

L’input è un nodo che raccoglie le informazioni dall’esterno nel neurone. Essi aiutano a trasmettere le informazioni allo strato nascosto per il processo di apprendimento.

2. Strato nascosto

Lo strato nascosto trasforma i dati che entrano attraverso lo strato di ingresso e li trasmette allo strato di uscita. C’è solo uno strato nascosto in una semplice rete neurale artificiale. Tuttavia, l’apprendimento profondo richiede più di tre strati nascosti da un apprendimento complesso.

3. Strato di uscita

Questo strato riceve informazioni dallo strato nascosto e calcola il possibile output. Si può considerare l’output come risultato dell’input che il neurone riceve.

4. Neuroni

I neuroni artificiali sono funzioni matematiche che l’algoritmo utilizza per il processo di apprendimento. Un neurone prende le informazioni come input e le calcola moltiplicandole per i pesi. Poi, i dati vengono trasferiti agli altri neuroni.

5. Spazio dei pesi

Il peso è il collegamento tra le unità. Lo spazio del peso è un parametro che converte i dati di ingresso nel risultato moltiplicandoli per il peso. Poi, trasferisce i dati elaborati ad altri neuroni nelle reti neurali artificiali attraverso lo strato di uscita.

6. Passo avanti e passo indietro

Nel passaggio in avanti, l’algoritmo di inoltro propagherà le variabili nelle reti neurali artificiali. Tuttavia, nel passaggio all’indietro, l’algoritmo propagherà gli errori per trovare l’output.

7. Backpropagazione

La retropropagazione è l’algoritmo che impara attraverso l’errore sintonizzando i pesi. Questo processo rende il sistema affidabile riducendo gli errori.

8. Funzione di errore

La ragione principale dell’algoritmo è quella di minimizzare l’errore. La funzione che aiuta a minimizzare gli errori nella funzione di errore.

Conclusione

Dalle informazioni contenute in questo articolo, si ha ora un’idea di base su cosa sono le reti neurali artificiali e su come funzionano per ridurre al minimo l’errore del programma attraverso l’intelligenza artificiale. Queste reti possono imparare varie attività come la riassumibilità del testo, la didascalia delle immagini, il riconoscimento degli animali e il riconoscimento della lingua o della scrittura.