Le reti neuronali

Semplificare la complessità con l'aiuto dell'informatica

Autori e curatori
Livello
Dati
pp. 160,   figg. 39,     2a edizione  1992   (Codice editore 710.6)

Le reti neuronali. Semplificare la complessità con l'aiuto dell'informatica
Tipologia: Edizione a stampa
Prezzo: € 33,00
Condizione: esaurito
Disponibilità: Nulla
Codice ISBN: 9788820468194

Presentazione del volume

In questo libro si presentano i princìpi base dei modelli neuronali, cioè di quei metodi di elaborazione che si ispirano ai modi di operare propri del cervello umano, per risolvere i problemi informatici più complessi, come il riconoscimento di immagini, la comprensione del linguaggio, l'elaborazione di strategie decisionali.

Infatti, nonostante gli enormi passi avanti della tecnologia dell'informazione, il cervello umano rimane un «sistema di calcolo» così complesso e con tali caratteristiche di flessibilità che nessun elaboratore è ancora in grado di riprodurne davvero il funzionamento.

Sappiamo però che proprio tali caratteristiche sono preziose per affrontare i problemi quotidiani come la comprensione del linguaggio dei nostri simili, il riconoscimento degli oggetti che formano una scena, in breve le infinite situazioni in cui l'uomo è capace con poco sforzo di elaborare ragionamenti e operare conseguentemente scelte intelligenti.

L'obiettivo è quindi duplice: capire meglio il funzionamento del cervello e costruire modelli di calcolo, cioè algoritmi e architetture, più versatili, mostrando anche il carattere più fortemente interdisciplinare di questa materia.

Nella parte conclusiva del libro, alla luce dei risultati delle ricerche più recenti, si formulano alcune previsioni sugli sviluppi e gli effettivi risvolti pratici che questi studi potranno avere nel prossimo futuro.

Stefano Patarnello si è laureato in Fisica nel 1983 presso l'Università di Pisa. Nel 1985 è entrato a far parte del Centro Europeo per il Calcolo scientifico e tecnico della IBM a Roma, partecipando a progetti di ricerca nei campi della fluidodinamica computazionale, degli algoritmi paralleli e della simulazione di architetture per il supercalcolo. Dal 1987 si occupa di reti neuronali delle quali ha studiato anche le possibilità applicative in vari settori. E' autore di numerose pubblicazioni scientifiche ed è membro del comitato editoriale di «International Journal of Neural System».

Indice

• La "macchina cervello" e il calcolatore
* La memoria dei sistemi biologici
* Apprendimento ed elasticità
• Cenni biologici
* Il neurone - Le sinapsi - La corteccia cerebrale
* Fattori genetici e fattori ambientali
• La complessità e la memoria
* L'ordine dei sistemi fisici
* Memorie associative e sistemi magnetici
* Il modello di Hopfield
• Imparare da esempi
* Dalla memoria al "calcolo neuronale"
* Intuizioni e adattamento
* Modelli neuronali "classici": il perceptron
* Tecniche di addestramento per il perceptron
* Lo sciatore ... neuronale
• Macchine neuronali
* Il perceptron a più strati
* Alcune applicazioni
* Altre architetture neuronali
• Strategie competitive
* Gli algoritmi genetici
* Metodi Montecarlo e ottimizzazione
• Circuiti che imparano
* Le reti booleane
* La scoperta dell'addizione
* Riconoscimento dei caratteri
* Imparare a sopravvivere
• Prospettive future
* Alcuni problemi aperti
* Le principali aree di applicazione
* Considerazioni conclusive





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