Esistono due tipi principali di reti neurali:
- Reti neurali feedforward (FNN): queste reti propagano i dati dai nodi di input attraverso livelli nascosti ai nodi di output senza cicli o loop. Vengono utilizzati per attività quali riconoscimento di modelli, classificazione e regressione.
- Reti neurali ricorrenti (RNN): le RNN hanno connessioni che formano cicli, consentendo loro di mostrare un comportamento temporale dinamico elaborando sequenze di input. Sono adatti per attività che coinvolgono dati sequenziali, come l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e la previsione di serie temporali.
Le reti neurali possono essere sostanzialmente classificate in due tipi:
- Reti neurali feedforward (FNN): queste reti elaborano i dati in modo unidirezionale, passando le informazioni dai nodi di input attraverso strati nascosti ai nodi di output. Gli FNN sono comunemente usati per attività come il riconoscimento delle immagini, la classificazione e la regressione.
- Reti neurali ricorrenti (RNN): le RNN sono progettate per gestire dati sequenziali mantenendo uno stato o una memoria di input precedenti. Ciò consente loro di elaborare sequenze di dati, rendendoli adatti per applicazioni come l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento della grafia e il riconoscimento vocale.
L’apprendimento nelle reti neurali coinvolge tipicamente due tipi principali:
- Apprendimento supervisionato: nell’apprendimento supervisionato, la rete apprende da dati di addestramento etichettati in cui gli input sono accoppiati con i corrispondenti output target. La rete regola i suoi parametri attraverso algoritmi di ottimizzazione iterativi per ridurre al minimo la differenza tra i risultati previsti e quelli effettivi, consentendole di generalizzare e fare previsioni su dati nuovi e invisibili.
- Apprendimento non supervisionato: l’apprendimento non supervisionato prevede l’addestramento della rete su dati non etichettati, in cui la rete identifica modelli, strutture o relazioni all’interno dei dati senza una guida esplicita. Le attività comuni includono il clustering, la riduzione della dimensionalità e il rilevamento delle anomalie, che aiutano a scoprire informazioni e strutture nascoste dai dati.
Le due parti principali delle reti neurali sono:
- Neuroni (nodi): i neuroni sono le unità fondamentali che elaborano e trasmettono informazioni all’interno di una rete neurale. Ogni neurone riceve segnali di input, applica pesi e bias e invia un risultato allo strato successivo o come output finale.
- Connessioni (Pesi): Le connessioni tra neuroni rappresentano il flusso di informazioni in una rete neurale. Ad ogni connessione è associato un peso che determina la forza della relazione tra i neuroni connessi. La regolazione di questi pesi durante l’allenamento consente alla rete di apprendere e adattarsi a diversi compiti e modelli di dati.
Le reti neurali artificiali (ANN) comprendono varie architetture, ma due tipi principali includono:
- Reti neurali feedforward (FNN): le FNN elaborano i dati in modo unidirezionale, passando le informazioni dai nodi di input attraverso strati nascosti ai nodi di output. Sono efficaci per attività che richiedono il riconoscimento di modelli, la classificazione e la regressione.
- Reti neurali ricorrenti (RNN): le RNN sono progettate per gestire dati sequenziali mantenendo una memoria di input precedenti attraverso cicli di feedback. Ciò consente loro di elaborare in modo efficace dati di serie temporali, sequenze di linguaggio naturale e altri tipi di dati sequenziali.