Modelli statistici nella previsione delle maree a Venezia

Una rete neurale artificiale (ANN) fu proposta per la prima volta nel 1943 da Warren McCulloch, un neurofisiologo, e Walter Pitts, un matematico del MIT.
L’idea originale era quella di simulare il funzionamento di un cervello adottando una struttura artificiale analoga. Il cervello normalmente associa certi fatti o cose, che si possono chiamare variabili di input, a certe altre, chiamate variabili di output. Dal punto di vista fisico il cervello è composto di circa 100 miliardi di cellule, chiamate neuroni, i neuroni sono composti da un corpo, detto soma, una linea di uscita, detta assone, che si può diramare in migliaia di filamenti, e una linea di entrata, detta dendrite e che si suddivide a sua volta in migliaia di sinapsi. le sinapsi raccolgono vari segnali di ingresso che vengono pesati diversamente e sommati. Se il segnale totale supera una certa soglia, il neurone invia un potenziale d’azione all’assone, che lo trasmette ad altri neuroni. Non esiste una direzione preferenziale e non si possono individuare diversi strati. I neuroni artificiali sono strutture matematiche estremamente più semplici. Un gruppo di neuroni collegati tra loro viene chiamato rete neurale.
Le reti neurali artificiali (ANN) più utilizzate sono caratterizzate da un direzione di propagazione del segnale e vengono dette feed-forward. Queste possono dividersi in diversi strati, tra i quali lo strato di input, a cui vengono fornite le variabili in ingresso, e lo strato di output che fornisce le variabili in uscita. Possono esserci diversi strati intermedi che vengono detti nascosti.