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L'architettura basilare dei modelli connessionisti: le reti neurali


Le reti neurali sono modelli teorici e metodologici che consentono di studiare contemporaneamente il sistema nervoso e il comportamento. Riproducono per approssimazione la struttura e le proprietà del sistema nervoso.
Unità fondamentali di una rete neurale:
Unità di elaborazione e connessioni che le collegano: come il cervello è costituito da numerosi neurali, così la rete neurale è costituita da numerose unità di elaborazione che funzionano in parallelo, ognuna con la capacità di produrre effetti eccitatori o inibitori sulle altre, attraverso le connessioni.
Ciascuna unità corrisponde ad un neurone, ma quando si vogliono indagare fenomeni psicologici complessi, ogni unità di elaborazione può simulare il funzionamento di una popolazione di neuroni o di un'intera area corticale.
Le connessioni tra le unità sono caratterizzate da pesi specifici: ogni peso specifico corrisponde ad un coefficiente che trasforma per moltiplicazione l'informazione in entrata (i pesi eccitatori aumento l'info in entrata nell'unità, quelli inibitori la riducono).
Le unità di elaborazione sono organizzate in strati, legati da un gran numero di connessioni:
esterno → strato di input (percezioni) → unità nascoste →  strato di output (trasformazione info)  (neuroni motori)

Tratto da LO SVILUPPO COGNITIVO di Alessio Bellato
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