I tre tipi di reti neurali sono le reti neurali feedforward (FNN), le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN). Le reti neurali feedforward sono il tipo più semplice, in cui le connessioni tra i nodi non formano cicli. Le reti neurali ricorrenti sono progettate per gestire dati sequenziali mantenendo stati nascosti che catturano informazioni da input precedenti. Le reti neurali convoluzionali sono specializzate nell’elaborazione di dati di griglia strutturata come immagini e sono note per la loro capacità di rilevare automaticamente le caratteristiche.
I tre diversi tipi di reti neurali includono reti neurali feedforward, reti neurali ricorrenti e reti neurali convoluzionali. Ciascun tipo ha architetture distinte e viene utilizzato per applicazioni diverse. Le reti neurali feedforward vengono generalmente utilizzate per attività di classificazione generale e regressione. Le reti neurali ricorrenti vengono utilizzate per attività che coinvolgono sequenze, come la previsione di serie temporali e l’elaborazione del linguaggio naturale. Le reti neurali convoluzionali vengono utilizzate per il riconoscimento di immagini e video.
Una rete neurale a 3 strati è costituita da uno strato di input, uno strato nascosto e uno strato di output. Il livello di input riceve i dati di input, il livello nascosto elabora l’input tramite connessioni ponderate e il livello di output produce la previsione o classificazione finale. Ogni strato è costituito da neuroni e le connessioni tra loro sono caratterizzate da pesi che vengono regolati durante il processo di allenamento per ridurre al minimo gli errori.
I tre componenti di una rete neurale sono lo strato di input, gli strati nascosti e lo strato di output. Il livello di input riceve i dati grezzi e li passa ai livelli nascosti. Gli strati nascosti eseguono calcoli ed estrazione di caratteristiche attraverso connessioni ponderate e funzioni di attivazione. Il livello di output prende i dati elaborati dai livelli nascosti e genera l’output finale.
Il tipo di rete neurale più utilizzata è la rete neurale convoluzionale (CNN). Le CNN sono ampiamente applicate nel campo della visione artificiale per compiti come la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e il riconoscimento facciale grazie alla loro efficacia nell’apprendimento automatico delle gerarchie spaziali delle caratteristiche dalle immagini di input.