Reti Neurali
Corso di Psicologia Generale 2
Prof. Eleonora Bilotta
Studentesse: Barbuto Emanuela
Caruso Annalisa
Gesmundo Simona
Anno Accademico 2000/2001
Le reti neurali
Le reti neurali si presentano come un sistema computazionale che
riproduce la struttura e il funzionamento delle connessioni tra i
neuroni del cervello umano.
Il cervello umano è caratterizzato da un enorme insieme di cellule, i
neuroni.
Essi, sono costituiti da un corpo centrale o soma, dal quale si
diparte una serie di prolungamenti filiformi alcuni dei quali sono
piuttosto 'corti' e terminano a loro volta in strutture fortemente
ramificate, i dendriti; ne esistono altri, invece, molto più lunghi, gli
assoni, che in alcuni casi possono estendersi persino per diverse
decine di centimetri. Gli assoni hanno alle loro estremità un
rigonfiamento chiamato sinapsi. Le terminazioni sinaptiche
consentono a ogni neurone di connettersi ai dendriti di altri neuroni.
Tutto ciò permette ai neuroni, che nel cervello umano sono circa
dodici miliardi, di generare un reticolo di interconnessioni fittissimo.
Figura 1 - Rappresentazione schematica del neurone
La ricerca ha scoperto la comunicazione dei neuroni per mezzo dei
segnali elettrici e l'attivazione reciproca.
Per poter rilasciare un segnale, un neurone deve essere eccitato,
fino al superamento di una certa soglia, da altri neuroni, così da
permettere alla cellula di inviare un segnale ad altri neuroni con cui
è collegata.
I segnali di output di un neurone si muovono sotto forma di
minuscoli impulsi elettrici che vanno dal nucleo della cellula, lungo
l'assone, fino alle sinapsi.
Quando le cariche arrivano alle terminazioni sinaptiche, determinano
la liberazione di particolari molecole dette neurotrasmettitori che a
loro volta, raggiungendo le terminazioni dendritiche dei neuroni
collegati all'assone, scatenano una reazione chimica che favorisce il
passaggio del segnale elettrico da un neurone all'altro.
Lo studio sull'attività biochimica dei neuroni, ha messo in luce come
ogni diversa facoltà cognitiva e locomotoria, risponda ad un aumento
di attività in particolari aree del cervello.
Da ciò si desume che il cervello sia caratterizzato da una struttura
modulare: ogni modulo è specializzato per un certo tipo di attività.
Tramite le reti neurali gli studiosi hanno cercato di riprodurre il
funzionamento delle cellule neuronali.
La rete neurale è una struttura formata da un certo numero di unità
collegate tra loro da connessioni per mezzo delle quali una unità
influenza fisicamente le altre unità con cui è collegata.
Una rete neurale è costituita da un insieme di nodi collegati.
Ogni nodo presenta dei collegamenti di input (da cui arrivano
segnali) e dei collegamenti di output (attraverso cui la rete emette
segnali).
I nodi possono assumere due stati: stato di riposo e di attivazione.
Se è in stato di attivazione esso invia dei segnali ai nodi con cui è
collegato.
Una caratteristica importante della microfisiologia cerebrale, emulata
dalle reti neurali, è il sistema di eccitazione.
I collegamenti tra i nodi di una rete neurale sono di due tipi:
collegamenti eccitatori
collegamenti inibitori.
Le connessioni tra i nodi della rete sono dotati di pesi.
Ogni peso attibuisce un valore al segnale che lo attraversa.
Quando i messaggi portano il nodo oltre una certa soglia esso si
attiva e invia un segnale ai nodi ad esso connessi.
Una rete neurale funziona mediante un processo di input-output.
Figura 2 - Lo schema di una semplice rete neurale
Per fare apprendere una rete è necessario fornirle degli esempi con i
giusti pesi.
Nel caso di apprendimento supervisionato (ad esempio il backpropagation), vengono forzate sia le unità di input che quelle di output.
Nell'apprendimento non-supervisionato vengono invece assegnate solo le
unità di input e lasciate libere quelle di output.
Durante questo apprendimento le unità di output si organizzano in modo
autonomo e fanno emergere spontaneamente una tassonomia.
La discriminante delle reti neurali è l’architettura, ovvero il modo in cui
i nodi si dispongono su uno o più strati:
reti a uno strato;
reti a due strati;
reti a tre o più strati.
Negli ultimi due tipi gli strati esterni svolgono rispettivamente la
funzione di strato di input e strato di output.
Un’altra discriminante è la tipologia delle connessioni tra i nodi:
in alcuni casi le connessioni viaggiano solo in un senso;
in altri, i messaggi possono andare sia in avanti sia indietro;
in altri ancora, nodi topologicamente distanti possono avere dei
collegamenti diretti.
La simulazione di una rete neurale può avvenire tramite software o
tramite hardware.
Simulazione:
la rete creata con Net Manager presenta le seguenti caratteristiche:
Numero
Numero
Numero
Numero
Numero
di
di
di
di
di
strati :
neuroni
neuroni
neuroni
neuroni
di input :
nascosti :
di output :
totale :
3
3
2
1
6
INIZIALIZZAZIONE DEI PESI
Seed:
Valore minimo:
Valore massimo:
12
-0.3
0.3
La rete deve riconoscere gli strumenti musicali a corde.
1. Non ha le corde?
2. E’ a percussione?
3. Ha i pedali?
Pattern
pianoforte
chitarra
flauto
tastiera
liuto
1
0
0
1
1
0
2
1
0
0
0
1
3
1
0
0
1
0
Output
1
1
0
0
1
TEST
batteria
1
1
1
0
arpa
0
0
1
1
