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Manuale sulle Reti Neurali

di
Editore: Società Editrice Il Mulino
Prezzo: € 35,00

Informazioni: prefazione e introduzione dell'autore. - pp. 336, nn. figure b/n, Bologna
Stampato: 1996-05-01
Codice: 978881505306

Le reti neurali sono sistemi di elaborazione dell'informazione i cui meccanismi di funzionamento si ispirano ai circuiti nervosi biologici. Le reti neurali, grazie alle loro caratteristiche per molti versi simili a quelle dei sistemi nervosi biologici, sono state protagoniste di una vera e propria rivoluzione nel modo di concepire e studiare la mente e nella realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale. Da un lato esse forniscono al ricercatore uno strumento per verificare le proprie ipotesi costruendo modelli adattivi della mente sul proprio calcolatore, dall'altro hanno fatto il loro ingresso anche in una vasta serie di applicazioni partiche in ambiti che spaziano dall'informatica, all'ingegneria, alla medicina. Questo volume introduce alla comprensione del funzionamento delle reti neurali e fornisce inoltre, grazie all'ausilio di numerose illustrazioni ed esempi pratici, gli elementi necessari per la simulazione e la sperimentazione al calcolatore del modelli principali.

Dario Floreano, dopo aver lavorato al Cnr di Roma, al Centre for Cognitive and Computational Neuroscience dell'Università di Stirling (Gran Bretagna) e al Dipartimento di Informatica del Politecnico federale svizzero di Losanna, attualmente svolge attività di ricerca presso il Dipartimento di Psicologia dell'Università di Trieste.

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Introduzione

  1. Sistemi di calcolo seriale e intelligenza naturale
  2. Che cos'è una rete neurale artificiale?
  3. Impiego di reti neurali artificiali
  4. Reti neurali e computer
  5. Breve storia

Fondamenti

  1. Circuiti neurali biologici
  2. Circuiti neuraliartificiali
  3. Apprendimento hebbiano
Apprendimento supervisionato
  1. L'insegnante esterno
  2. Percettroni semplici
  3. La regola delta
  4. Back-propagation
  5. Apprendimento per rinforzo
Reti neurali e meccanica statistica
  1. Introduzione
  2. Il modello di Hopfield
  3. La Macchina di Boltzmann
Auto-organizzazione
  1. Introduzione
  2. Estrazione di informazione con apprendimento hebbiano
  3. Modelli basati su principi di Teoria dell'Informazione
  4. Modelli basati su meccanismi di competizione
  5. Sinergetica
Algoritmi genetici e reti neurali
  1. Algoritmi genetici ed evoluzione naturale
  2. Gli elementi fondamentali di un algoritmo genetico
  3. Gli algoritmi genetici in maggior dettaglio
  4. Diversi algoritmi genetici
  5. Vantaggi offerti dagli algoritmi genetici
  6. Reti neurali e algoritmi genetici
  7. Evoluzione dei pesi sinaptici
  8. Evoluzione dell'architettura
  9. Evoluzione di regole di apprendimento
  10. Vita artificiale e Psicologia sintetica
Appendice: Elementi di algebra lineare
Riferimenti bibliografici

Il volume è disponibile in copia unica

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