Artificiale neuronale rosso | Come funziona la rete neurale artificiale??

introduzione

Il cervello umano è un sistema complesso composto da centinaia di milioni di neuroni che apre nuovi misteri ad ogni scoperta al riguardo.. E i tentativi di imitare la struttura e la funzione del cervello umano hanno portato a un nuovo campo di studio chiamato Deep Learning.. Reti neurali artificiali riconosciute anche come reti neurali, ispirato dalle reti neurali del cervello umano, sono una componente dell'intelligenza artificiale. Con centinaia di applicazioni nella vita quotidiana, il settore ha registrato una crescita esponenziale negli ultimi anni. Dal correttore ortografico, traduzione automatica fino all'accreditamento facciale, trova la sua applicazione ovunque nel mondo reale.

Struttura della rete neurale artificiale rispetto alla rete neurale biologica

Con l'intenzione di imitare le reti neurali del cervello umano, la struttura delle reti neurali artificiali è equivalente a quella delle reti neurali biologiche. Il cervello umano è una rete di centinaia di milioni di neuroni densamente connessi, che è molto complesso, non lineare e ha trilioni di sinapsi. UN neuronale rossoLe reti neurali sono modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano. Usano strutture note come neuroni artificiali per elaborare e apprendere dai dati. Queste reti sono fondamentali nel campo dell'intelligenza artificiale, consentendo progressi significativi in attività come il riconoscimento delle immagini, Elaborazione del linguaggio naturale e previsione delle serie temporali, tra gli altri. La loro capacità di apprendere schemi complessi li rende strumenti potenti.. consta principalmente de dendritas, axones, corpo cellulare, sinapsi, soma e nucleo. I dendriti sono responsabili della ricezione di informazioni da altri neuroni e l'assone è responsabile della trasmissione dall'uno all'altro..

Il macchinario molecolare e biologico delle reti neurali si basa sulla segnalazione elettrochimica. I neuroni emettono impulsi elettrici solo quando sono soddisfatte determinate condizioni. Parte della struttura neurale del cervello è presente alla nascita, mentre altre parti si sviluppano attraverso l'apprendimento, soprattutto nelle prime fasi della vita per adattarsi all'ambiente (nuovi input).

Le reti neurali artificiali sono costituite da strati e strati di unità di input collegate e unità di output chiamate neuroni.. Una rete neurale a strato singolo è chiamata perceptron. Inoltre, in una rete neurale artificiale possono essere presenti più livelli nascosti.. Unità di ingresso (recettore), pesi di connessione, la funzione di somma, le unità di calcolo e di output (effettori) sono ciò che costituisce un neurone artificiale.

Anche se i neuroni sono più lenti delle porte logiche del silicio, la sua massiccia interconnessione compensa la lentezza. Il valore del peso di una connessione è la forza della connessione specificata tra i neuroni. Los pesos se inicializan y ajustan aleatoriamente a través de un algoritmo de optimizaciónUn algoritmo de optimización es un conjunto de reglas y procedimientos diseñados para encontrar la mejor solución a un problema específico, maximizando o minimizando una función objetivo. Estos algoritmos son fundamentales en diversas áreas, como la ingeniería, la economía y la inteligencia artificial, donde se busca mejorar la eficiencia y reducir costos. Existen múltiples enfoques, incluyendo algoritmos genéticos, programación lineal y métodos de optimización combinatoria.... para adjudicar agregaciones de estímulos de entrada a una función de salida deseada.

L'architettura di una rete neurale è di molti tipi tra cui: perceptron, rete neurale che alimenta in avanti, perceptron multistrato, convolucional neuronale rossoReti neurali convoluzionali (CNN) sono un tipo di architettura di rete neurale progettata appositamente per l'elaborazione dei dati con una struttura a griglia, come immagini. Usano i livelli di convoluzione per estrarre le caratteristiche gerarchiche, il che li rende particolarmente efficaci nelle attività di riconoscimento e classificazione dei modelli. Grazie alla sua capacità di apprendere da grandi volumi di dati, Le CNN hanno rivoluzionato campi come la visione artificiale.., funzione a base radiale rete neurale, ricorrente neuronale rossoReti neurali ricorrenti (RNN) sono un tipo di architettura di rete neurale progettata per elaborare flussi di dati. A differenza delle reti neurali tradizionali, Le RNN utilizzano connessioni interne che consentono di ricordare le informazioni delle voci precedenti. Questo li rende particolarmente utili in attività come l'elaborazione del linguaggio naturale, Traduzione automatica e analisi di serie storiche, dove il contesto e la sequenza sono centrali per il..., LSTM – memoria a breve termine, modelli da sequenza a sequenza, Rosso neuronale modulare. Gli algoritmi di apprendimento possono essere metodi supervisionati, senza supervisione o rinforzo.

Come funziona la rete neurale biologica??

Come già detto, i dendriti sono fibre nervose che portano il segnale elettrico alla cellula. Da li, il corpo cellulare è incaricato di calcolare una funzione non lineare degli ingressi. La cella si attiva solo se viene ricevuto un input sufficiente. l'assone, che è una singola fibra nervosa, porta l'output della funzione ad altri neuroni.

Un dendrite da un altro neurone riceve input e la procedura continua. Il punto di contatto tra un assone di un neurone e il dendrite di un altro neurone è chiamato sinapsi.. Regola la connessione chimica il cui peso influisce sull'ingresso nella cellula. Ogni neurone ha diversi dendriti che ricevono informazioni da molti neuroni vicini.

E ogni neurone ha un assone che passa l'output come input al neurone successivo con il suo dendrite.. A causa del gran numero di sinapsi, può tollerare l'ambiguità nei dati.

Il meccanismo di funzionamento della rete neurale artificiale

Le reti neurali artificiali funzionano in modo equivalente a quello della loro ispirazione biologica. Possono essere pensati come grafici diretti pesati in cui i neuroni possono essere paragonati a nodi e la connessione tra due neuroni come bordi pesati. L'elemento di elaborazione di un neurone riceve molti segnali (sia da altri neuroni che da segnali in ingresso dal mondo esterno).

I segnali a volte vengono modificati nella sinapsi ricevente e gli input pesati vengono sommati nell'elemento di elaborazione. Se oltrepassi la soglia, passa come input ad altri neuroni (o come uscita verso il mondo esterno) e la procedura si ripete.

Fonte

Generalmente, i pesi rappresentano la forza di interconnessione tra i neuroni. Il funzione svegliaLa funzione di attivazione è un componente chiave nelle reti neurali, poiché determina l'output di un neurone in base al suo input. Il suo scopo principale è quello di introdurre non linearità nel modello, Consentendo di apprendere modelli complessi nei dati. Ci sono varie funzioni di attivazione, come il sigma, ReLU e tanh, Ognuno con caratteristiche particolari che influiscono sulle prestazioni del modello in diverse applicazioni.... es una función de transferencia que se utiliza para obtener la salida deseada para el problema diseñado. Diciamo che l'output desiderato è zero o uno nel caso di un classificatore binario. La funzione sigmoide potrebbe essere utilizzata come funzione di attivazione.

Ci sono molte funzioni di attivazione, per dirne alcuni: regressione lineare, Regressione logistica, funzione di identità, bipolare, binaria sigmoide, sigmoide bipolare, tangente iperbolica, hiperbólica sigmoidea y riprendereLa función de activación ReLU (Rectified Linear Unit) es ampliamente utilizada en redes neuronales debido a su simplicidad y eficacia. Definida como ( F(X) = max(0, X) ), ReLU permite que las neuronas se activen solo cuando la entrada es positiva, lo que contribuye a mitigar el problema del desvanecimiento del gradiente. Su uso ha demostrado mejorar el rendimiento en diversas tareas de aprendizaje profundo, haciendo de ReLU una opción.... Le reti neurali artificiali sono progettate specificamente per una funzione particolare come la classificazione binaria, classificazione multiclasse, accreditamento del modello, eccetera., attraverso processi di apprendimento. I pesi delle connessioni sinaptiche di entrambe le reti neurali vengono regolati con la procedura di apprendimento.

Quando la rete neurale biologica contiene 86 un miliardo di neuroni e trilioni di sinapsi, la rete neurale artificiale non contiene più di 1000 neuroni. Ci sono molti altri fattori, compresi strati di neuroni, i dati da considerare quando si confrontano le proprie capacità. Le reti neurali artificiali richiedono molta potenza computazionale e rilasciano una grande quantità di calore rispetto alle reti neurali biologiche.

Il mistero svelato dalla rete neurale biologica continua a migliorare la rete neurale artificiale. Più si svela il mistero, più reti che il cervello tesse. Anche se si ispira alla rete neurale biologica, le sue funzioni sono più matematiche che biologiche.

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