Cos'e' una rete neurale
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Si tratta di un sistema informatico nato per lo studio dell'intelligenza artificiale oggi notevolmente evoluto e che rappresenta il futuro della ricerca in molti campi.

In ambito medico viene utilizzato per il riconoscimento di immagini, la diagnosi computerizzata ecc. Per inciso, non si tratta dei sistemi utilizzati per la diagnosi automatica negli elettrocardiografi, niente a che vedere.

La rete neurale simula in modo elettronico il sistema neuro-ormonale

E' costituita da neuroni , elettronici , collegati fra di loro in parallelo



In tutte le reti neurali devono esistere dei neuroni detti di input che funzionano da prima entrata delle informazioni.
Il segnale viene poi inviato alla rete che lo processa fino all'output.

Ogni neurone ha un feed back con i neuroni che precedono e un feed forward con i neuroni che seguono in modo molto simile al sistema neuro-ormonale.

Il primo punto interessante e' che, la rete, per funzionare all'inizio deve avere informazioni sia in input che in output. In questo modo e' possibile verificare e quantificare le correlazioni esistenti tra le informazioni di input e l'output. In buona sostanza la rete deve imparare a trattare i segnali di input e apprendere COME e QUANDO dirigerli verso l'output.
Cio' avviene modulando i segnali di errore che giungono dai diversi neuroni.

Questa fase di apprendimento tecnicamente si chiama training

IL SECONDO punto interessante e' che il proseguimento della fase di training la velocita' di calcolo, insomma la convergenza verso il minimo errore accettabile dipende dalle informazioni in input, da quanto sono congruenti.

Quando si immettono in input dati " sballati " la rete non si blocca, ma pur continuando a lavorare non riesce piu' a migliorare il livello di errore.
Si e' entrati in una situazione detta appunto di overtraining

Con particolari procedure informatiche si puo' stabilire cosa e' successo a questo punto: in pratica la rete ha memorizzato una situazione di errore e i feed back
pur funzionando, riportano sempre lo stesso errore che viene di nuovo memorizzato e cosi' via.

Alla luce di questo overtraining virtuale, l'overtraining reale potrebbe configurarsi come la memorizzazione di una situazione metabolica che, sebbene alterata non viene piu' riconosciuta come tale.