Reti Neurali su personal computer e fuzzy logic
Introduzione
Esempio di memoria associativa
Limiti di questa memoria associativa
Reti Neurali Error Back Propagation
Applicazioni pratiche di una rete neurale EBP
Il cervello umano è sicuramente la struttura più complessa dell‘universo e può essere considerato come una enorme rete neurale. Circa 100 miliardi di neuroni costituiscono i nodi di tale rete.
Ciascun neurone è collegato a decine di migliaia di altri neuroni ed esistono pertanto milioni di miliardi di connessioni. Un neurone biologico è composto da un corpo cellulare o "soma" dal quale partono molti collegamenti(dendriti)che ricevono segnali da altri neuroni, e un collegamento di uscita(assone) con il quale il neurone trasmette informazioni ad altri neuroni(attraverso i loro dendriti)(fig.1).
Ogni neurone ha una soglia di attivazione caratteristica: se i segnali provenienti da altri neuroni la superano, il neurone si attiva e trasmette un segnale elettrico sull’assone che arriva ad altri neuroni. Fra assone e dendrite esiste una sottile intercapedine detta "sinapsi" che permette la trasmissione del segnale attraverso un processo elettrochimico.
Lo spessore della sinapsi può variare nel tempo rafforzando o indebolendo il collegamento tra due neuroni. Il contenuto informativo momentaneo del cervello è rappresentato dall’insieme dei valori di attivazione di tutti i neuroni, mentre la memoria è rappresentata dai valori di collegamento(più o meno forte) di tutte le sinapsi. Due sono le caratteristiche fondamentali del cervello: la plasmabilità e la scomposizione dell’informazione in informazioni elementari contenute in ogni singolo neurone.
La plasmabilità deriva dal fatto che le sinapsi possono modificarsi nel tempo interagendo con segnali dal mondo esterno. Non è assolutamente ancora chiaro il meccanismo di apprendimento del cervello, ma è chiaro che il rafforzamento e l'indebolimento dei collegamenti sinaptici costituisce la memorizzazione di una informazione.
Luca Marchese

Reti Neurali su Personal Computer e Fuzzy Logic
Questa scheda informativa vuole approfondire la conoscenza delle reti neurali, sempre più utilizzate nel campo finanziario.