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Reti Neurali su personal computer e fuzzy logic

Introduzione

Il cervello umano

Reti neurali artificiali

Tipi di reti Neurali

Caratteristiche generiche

Guida ai capitoli del libro

Esempio di memoria associativa

Associa.Exe

Altre funzioni di associa.exe

Limiti di questa memoria associativa

Reti Neurali Error Back Propagation

Applicazioni pratiche di una rete neurale EBP

Reti Neurali Autoorganizzanti

Fuzzy Logic e La teoria del Ragionamento sfumato

Neurfuzz 1.0

Guida al software allegato

Guida agli applicativi

Bibliografia in lingua Inglese

Reti neurali su Personal Computer e Fuzzy Logic: Introduzione

Il cervello umano

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

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