Neuroni e reti Neurali
I neuroni sono come piccoli messaggeri nel nostro cervello. Ogni neurone ha una parte centrale chiamata soma, che è come il corpo del messaggero, e ha delle braccia lunghe chiamate dendriti che ricevono informazioni da altri neuroni.
Immaginiamo i dendriti come delle antenne che captano segnali.
Una volta che il neurone riceve queste informazioni, le elabora e le invia attraverso un lungo braccio chiamato assone, che porta il messaggio ad altri neuroni.
Alla fine dell'assone ci sono delle piccole punte chiamate sinapsi, che sono come le porte di uscita per i messaggi.
Per rendere tutto più chiaro, pensiamo a un neurone come a un telefono.
I dendriti sono come le orecchie che ascoltano le chiamate, il soma è il centro di controllo che decide cosa fare con le informazioni, e l'assone è il cavo che invia il messaggio ad un altro telefono.
Così, i neuroni comunicano tra loro e imparano a rispondere meglio a certe situazioni, proprio come noi impariamo dalle esperienze.
NEURAL NETWORK
Struttura delle Reti Neurali
Un neurone artificiale, o perceptron, calcola la somma pesata degli input e la confronta con un valore di soglia per produrre un output binario.
Le reti neurali sono composte da più neuroni organizzati in strati: lo strato di input, lo strato di output e gli strati nascosti.
Propagazione in Avanti ( FORWARD PROPAGATION )
La propagazione in avanti è il processo attraverso il quale i dati fluiscono dagli strati di input agli strati di output.
Ogni connessione tra neuroni ha un peso specifico, e il neurone elabora gli input producendo una somma pesata, a cui viene aggiunto un bias.
Funzioni di Attivazione
Le funzioni di attivazione, come la funzione sigmoide, trasformano la somma pesata in uno spazio non lineare, permettendo alla rete di apprendere compiti complessi.
Senza una funzione di attivazione, una rete neurale si comporterebbe come un modello di regressione lineare, limitando le sue capacità.
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