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Abstract:
Le reti neurali (artificiali) sono modelli matematici che tentano di imitare il funzionamento del sistema nervoso animale, in particolare del cervello. Nel loro modello più semplice, sono costituite da un insieme di nodi (neuroni), le loro connessioni (sinapsi), una funzione di attivazione che determina l'output di ogni neurone, e un insieme di pesi associati alle connessioni. L’addestramento e apprendimento di una rete neurale avviene attraverso la variazione di questi pesi. In particolare, presenteremo l'algoritmo di addestramento "backpropagation" e vedremo come esso possa essere velocizzato mediante un adattamento del filtro di Kalman. Infine, vedremo come le reti neurali possano essere applicate al problema del riconoscimento automatico di caratteri a stampa, che costituisce un elemento centrale nello sviluppo di software OCR (Optical Character Recognition).