Una rete neurale si riferisce a un modello computazionale ispirato alla struttura e al funzionamento delle reti neurali biologiche presenti nel cervello umano. È costituito da nodi interconnessi chiamati neuroni, organizzati in strati. Ogni neurone elabora i dati di input, applica pesi e bias e trasmette il risultato attraverso una funzione di attivazione per produrre un output. Le reti neurali sono progettate per apprendere dai dati attraverso aggiustamenti iterativi dei pesi, consentendo loro di riconoscere modelli, fare previsioni o eseguire attività come classificazione e regressione sulla base di modelli appresi.
Un esempio di rete neurale è una rete neurale feedforward utilizzata per la classificazione delle immagini. In questo scenario, la rete neurale comprende uno strato di input che riceve i valori dei pixel di un’immagine, strati nascosti che eseguono calcoli ed estrazione di caratteristiche attraverso connessioni ponderate e uno strato di output che prevede l’etichetta di classe dell’immagine (ad esempio, gatto o cane). Attraverso l’addestramento con immagini etichettate, la rete impara a identificare caratteristiche come bordi, trame e forme, consentendo una classificazione accurata di immagini nuove e invisibili sulla base di modelli appresi.
Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un tipo specializzato di rete neurale progettata per l’elaborazione di dati strutturati simili a griglie, come le immagini. Le CNN incorporano livelli convoluzionali che applicano filtri ai dati di input, estraendo gerarchie spaziali e caratteristiche come bordi e trame. Questi livelli sono seguiti da livelli di pooling che effettuano il downsampling delle mappe delle caratteristiche per ridurre le dimensioni spaziali preservando le informazioni essenziali. Le CNN sono ampiamente utilizzate in attività quali il riconoscimento delle immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione delle immagini grazie alla loro capacità di apprendere e identificare automaticamente modelli nei dati visivi con elevata precisione ed efficienza.
Nel deep learning, un neurone si riferisce a un’unità fondamentale all’interno di una rete neurale che esegue calcoli sui dati di input. Ogni neurone riceve segnali di input, applica pesi e distorsioni a questi input, calcola una somma ponderata e quindi passa il risultato attraverso una funzione di attivazione per produrre un output. I neuroni sono organizzati in strati all’interno delle reti neurali, dove ogni strato elabora e trasforma le rappresentazioni dei dati per acquisire caratteristiche sempre più astratte. I neuroni nei modelli di deep learning, comprese le CNN, svolgono un ruolo cruciale nell’apprendimento e nella rappresentazione di relazioni e modelli complessi nei dati, consentendo alla rete di fare previsioni o decisioni basate sulla conoscenza appresa.
