CHANGE LANGUAGE | Home > Doc > Reti Neurali su .... > Limiti di questa memoria associativa

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

Limiti di questa memoria associativa

I grandi limiti di questa memoria associativa sono:

· scarsa capacità di memoria;

· possibilità di lavorare con soli inputs booleani (0-1);

· necessità di avere dati di input tutti ortogonali tra loro: questo significa, per esempio nel caso di immagini, che circa la metà dei pixels di ogni immagine devono essere differenti da quelli di tutte le altre immagini. Anche in questo caso è possibile calcolare la ortogonalità delle immagini con la distanza di Hamming: per funzionare bene la nostra memoria associativa richiede immagini che abbiano tra loro distanze di Hamming comprese tra 0.40 e 0.60.

*distanza di Hamming= S(k) |px(k) - py(k)| cioè sommatoria dei moduli della differenza pixel - pixel di due immagini

Luca Marchese

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