(window.webpackJsonp=window.webpackJsonp||[]).push([[4],{"2e/m":function(n,i,e){"use strict";(function(n){var t=e("UrZR"),l=e.n(t);i.a=function(i){return n("table",{class:l.a.tablepanel},i.children)}}).call(this,e("hosL").h)},"3duz":function(n){n.exports={example:"example__9acWs"}},"8uYk":function(n){n.exports={box:"box__3cKyY",default:"default__v-emJ",red:"red__339Cz",orange:"orange__24_8v",yellow:"yellow__1Jo9W",lime:"lime__34yV5",cyan:"cyan__3RqLr",blue:"blue__13Wnj",magenta:"magenta__2tkzq"}},"9cHI":function(n,i,e){"use strict";e.r(i),function(n){function t(){var n=j(["x_0"]);return t=function(){return n},n}function l(){var n=j(["x_0"]);return l=function(){return n},n}function o(){var n=j(["sum_1^N ( w_n cdot x_n )"],["\\sum_1^N ( w_n \\cdot x_n )"]);return o=function(){return n},n}function a(){var n=j(["H(v)"]);return a=function(){return n},n}function u(){var n=j(["n"]);return u=function(){return n},n}function r(){var n=j(["x_n"]);return r=function(){return n},n}function s(){var 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artificiali"),n(Q.a,{title:"Informazioni"},n(G.a,{title:"Contatti"},n("ul",null,n("li",null,n("a",{href:"mailto:marco.villani@unimore.it"},"Prof. Marco Villani")))),n(G.a,{title:"Archivio"},n("p",null,"Se sei uno ",n("b",null,"studente dell'Unimore"),", puoi accedere all'",n("b",null,n("a",{href:"https://drive.google.com/drive/folders/1GcjP1Z5UtRjyAag7qjFQ-kx3s06G8ZoP"},"archivio del corso su Google Drive")),"."))),n(Q.a,{title:"Esame"},n(G.a,{title:"Scritto"},n("ul",null,n("li",null,"Scegli 2 tra 6 domande possibili"),n("li",null,"90 minuti"))),n(G.a,{title:"Appelli"},n("ol",null,n("li",null,n(J.a,{to:"2020-06-23"})),n("li",null,n(J.a,{to:"2020-07-08"})),n("li",null,n(J.a,{to:"2020-07-22"}))))),n(Q.a,{title:"NetLogo"},n(G.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"NetLogo è un software di modellazione sistemi multiagente, da noi usato per le lezioni di laboratorio."),n("p",null,"Si può ",n("a",{href:"https://ccl.northwestern.edu/netlogo/download.shtml"},"scaricare")," o ",n("a",{href:"https://www.netlogoweb.org/launch"},"usare da browser"),"."),n("p",null,"Il suo codice sorgente è disponibile su ",n("a",{href:"https://github.com/NetLogo/NetLogo"},"GitHub"),", e ha una pagina di ",n("a",{href:"https://ccl.northwestern.edu/netlogo/docs/dictionary.html"},"documentazione"),"."),n("p",null,n("b",{style:"font-size: x-large;"},n("a",{href:"/apprendimento/netlogo"},"Consulta i miei appunti su NetLogo qui!"))))),n(Q.a,{title:"Agenti"},n(G.a,{title:"Secondo il paradigma debole"},n("p",null,"Sono ",n("b",null,"sistemi")," con le seguenti caratteristiche:"),n("ul",null,n("li",null,n("b",null,"Autonomia"),": agiscono gli uni indipendentemente dagli altri"),n("li",null,n("b",null,"Reattività"),": percepiscono ciò che sta nel loro ambiente e ",n("i",null,"reagiscono")," ai cambiamenti di quest'ultimo"),n("li",null,n("b",null,"Proattività"),": agiscono in maniera tale da portare a termine i loro obiettivi"),n("li",null,n("b",null,"Socialità"),": comunicano con gli altri agenti, scambiando informazioni"))),n(G.a,{title:"Secondo il paradigma forte"},n("p",null,"Hanno anche caratteristiche di livello più alto derivate dalle quattro precedenti:"),n("ul",null,n("li",null,"Conoscenza"),n("li",null,"Intenzioni"),n("li",null,"Emozioni"),n("li",null,"Obblighi"),n("li",null,"Obiettivi"),n("li",null,"etc..."))),n(G.a,{title:"Caratteristiche aggiuntive"},n("p",null,"Gli agenti solitamente hanno anche:"),n("ul",null,n("li",null,n("b",null,"Mobilità"),": possono muoversi nell'ambiente"),n("li",null,n("b",null,"Veridicità"),": producono informazioni corrette"),n("li",null,n("b",null,"Benevolenza"),": agiscono nel modo corretto"),n("li",null,n("b",null,"Razionalità"),": compiono le azioni necessarie per raggiungere i loro obiettivi, e non altre che glielo impedirebbero")))),n(Q.a,{title:"Benefici degli agenti"},n(G.a,{title:"Emergenza"},n("p",null,"Lo sviluppo negli agenti di nuove capacità per cui non erano stati programmati."),n(W.a,null,"Ad esempio, la Swarm Intelligence, descritta dopo!"))),n(Q.a,{title:"Architetture di agente"},n(G.a,{title:"Classe"},n("p",null,"Classificazione in base a ",n("b",null,"come prende le decisioni")," un agente:"),n("ul",null,n("li",null,n("b",null,"Logic-based"),": prende le decisioni attraverso deduzioni ",n("i",null,"logiche")),n("li",null,n("b",null,"Reactive"),": mappa una ",n("i",null,"reazione")," a ogni situazione dell'ambiente"),n("li",null,n("b",null,"Belief-desire-intention"),": per decidere, considera le proprie ",n("i",null,"assunzioni sul mondo")," (",n("i",null,"belief"),"), i propri ",n("i",null,"desideri")," (",n("i",null,"desire"),") e le sue ",n("i",null,"intenzioni")," correnti (",n("i",null,"intention"),")"),n("li",null,n("b",null,"Layered"),": utilizza diversi ",n("i",null,"strati")," di capacità cognitive per giungere a una decisione"))),n(G.a,{title:"Comportamento"},n("p",null,"Classificazione in base a ",n("b",null,"come sono definiti gli obiettivi")," di un agente:"),n("ul",null,n("li",null,n("b",null,"Teleonomico"),": gli obiettivi sono predefiniti ed espliciti"),n("li",null,n("b",null,"Riflessivo"),": l'agente è libero di scegliere il suo obiettivo in base alle proprie percezioni interne"))),n(G.a,{title:"Conoscenze"},n("p",null,"Classificazione in base a ",n("b",null,"quanto conosce dell'ambiente")," un agente:"),n("ul",null,n("li",null,n("b",null,"Cognitivo"),": l'agente è immediatamente a conoscenza di ",n("b",null,"tutto l'ambiente")),n("li",null,n("b",null,"Reattivo"),": l'agente deve scoprire l'ambiente con le sue capacità sensoriali")))),n(Q.a,{title:"Sistemi multi-agente"},n(G.a,{title:"Vantaggi"},n("ul",null,n("li",null,n("b",null,"Distribuzione"),": più agenti possono coprire aree di ambiente più vaste, o elaborare più in fretta zone più dense di informazione"),n("li",null,n("b",null,"Rappresentazione"),": i sistemi multi-agente modellano più accuratamente il mondo reale"))),n(G.a,{title:"Swarm intelligence"},n("p",null,"Comportamento ",n("b",null,"emergente")," che si manifesta nei sistemi multiagente con tantissimi agenti."),n("p",null,"Indica la capacità di risoluzione di problemi complessi attraverso la collaborazione di più agenti semplici."))),n(Q.a,{title:"Evoluzione"},n(G.a,{title:"Algoritmi genetici"},n("p",null,"Meccanismi simili a quelli evolutivi umani che permettono ai tratti degli agenti di ",n("b",null,"convergere")," verso un valore.")),n(G.a,{title:"Fitness"},n("p",null,"Inizialmente definita come ",n("b",null,"numero di discendenti fertili"),", solitamente indica quanto è probabile che i tratti di un individuo siano passati alla generazione successiva.")),n(G.a,{title:"Cromosoma"},n("p",null,n("b",null,"Sequenza di valori")," che definisce uno o più tratti di un individuo.")),n(G.a,{title:"Popolazione"},n("p",null,"Un ",n("b",null,"insieme di individui")," aventi tutti gli stessi cromosomi.")),n(G.a,{title:"Mutazione"},n("p",null,"Fenomeno che causa una ",n("b",null,"piccola variazione casuale nei cromosomi")," dei figli."),n("p",null,"Previene la ",n("b",null,"convergenza prematura")," in un sistema.")),n(G.a,{title:"Crossover"},n("p",null,"Meccanismo di ",n("b",null,"costruzione dei cromosomi")," in un figlio: i cromosomi dei genitori vengono tagliati nello stesso punto scelto a caso, e per costruire quelli del figlio viene presa una parte dal padre e l'altra parte dalla madre."),n("p",null,"Può portare al miglioramento di un individuo e allo sviluppo di nuovi tratti, ma solo nelle parti di cromosoma che sono diverse tra i due genitori.")),n(G.a,{title:"Schema"},n("p",null,n("b",null,"Sequenza di valori")," all'interno di un cromosoma, che può includere anche sezioni in cui il valore è ",n("b",null,"irrilevante"),"."),n("p",null,"Gli algoritmi genetici permettono di trovare gli schemi con la ",n("b",null,"fitness più alta in assoluto")," in un tempo relativamente breve: il sistema ",n("i",null,"generalmente")," favorisce gli schemi corti con fitness alta.")),n(G.a,{title:"Convergenza prematura"},n("p",null,"Situazione in cui si è raggiunta una soluzione non-ottimale a causa dell'assenza di novità nel sistema."),n("p",null,"Si può impedire con vari metodi: con la ",n("b",null,"mutazione"),", introducendo ",n("b",null,"requisiti di località")," per l'accoppiamento, scegliendo diversamente i genitori, etc..."))),n(Q.a,{title:"Sistema a classificatori"},n(G.a,{title:"Cosa sono?"},n("p",null,"Programmi che dati tanti esempi sono in grado di classificare un elemento in una o più categorie."),n("p",null,"Sono formati da ",n("i",null,"classificatori"),", liste di ",n("i",null,"messaggi"),", ",n("i",null,"detettori")," e ",n("i",null,"effettori"),"."))),n(Q.a,null,n(G.a,{title:"Classificatori"},n("p",null,"Strutture logiche che ",n("b",null,"elaborano")," i messaggi."),n("p",null,"Valutano una espressione logica (",n("i",null,"condizione"),") sui messaggi in arrivo, e se questa risulta essere vera, emettono un nuovo messaggio in risposta (",n("i",null,"azione"),")."),n(W.a,null,"Condizione e azione possono essere considerati come due cromosomi di un algoritmo genetico!")),n(G.a,{title:"Messaggi"},n("p",null,n("b",null,"Unità di informazione")," di un sistema a classificatori: sono ",n("b",null,"generati")," da ",n("i",null,"detettori")," e ",n("i",null,"classificatori"),", e ",n("b",null,"consumati")," da ",n("i",null,"classificatori")," ed ",n("i",null,"effettori"),".")),n(G.a,{title:"Detettori"},n("p",null,n("b",null,"Sensori")," che percepiscono lo stato dell'ambiente esterno e lo riportano sotto forma di ",n("i",null,"messaggi"),".")),n(G.a,{title:"Effettori"},n("p",null,n("b",null,"Motori")," che rispondono ai ",n("i",null,"messaggi")," effettuando una qualche azione nell'ambiente."))),n(Q.a,null,n(G.a,{title:"Forza"},n("p",null,"Un ",n("b",null,"punteggio")," associato ad ogni classificatore."),n("p",null,"Più un classificatore viene attivato, più la sua forza crescerà."),n(W.a,null,"I classificatori più deboli vengono lentamente eliminati!")),n(G.a,{title:"Specificità"},n("p",null,"Il ",n("b",null,"numero di condizioni che devono essere soddisfatte")," perchè il classificatore si attivi.")),n(G.a,{title:"Bid"},n("p",null,n("b",null,"Prodotto")," di specificità e forza di un classificatore."),n("p",null,"Rappresenta ",n("b",null,"quanto è probabile che venga utilizzato")," un dato classificatore nel caso che le condizioni di più di uno vengano soddisfatte."),n(W.a,null,"La fitness degli algoritmi genetici."))),n(Q.a,null,n(G.a,{title:"Cover Detector"},n("p",null,"Se l'input non soddisfa nessun classificatore esistente, se ne crea uno nuovo con una azione casuale.")),n(G.a,{title:"Cover Effector"},n("p",null,"Se i classificatori emettono in output un messaggio"))),n(Q.a,{title:"Reti neurali"},n(G.a,{title:"Cognitivismo"},n("p",null,"Non è importante l'architettura fisica di un intelligenza, ma solo la sua ",n("b",null,"capacità di elaborare simboli"),"."),n(X.a,null,"TODO: è una teoria, una filosofia o cosa? Come si collega alla ",n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Stanza_cinese"},"Stanza Cinese"),"?")),n(G.a,{title:"Neuroni"},n("p",null,"Agenti che possono ",n("b",null,"collegarsi tra loro")," tramite ",n("i",null,"sinapsi")," (dirette) e ",n("b",null,"ricevere")," ed ",n("b",null,"emettere")," ",n("i",null,"impulsi")," lungo di esse."),n("p",null,"Gli impulsi ricevuti vengono temporaneamente ",n("b",null,"memorizzati")," dal neurone attraverso valori che decadono nel tempo."),n("p",null,"Se la somma dei valori di tutti gli impulsi ricevuti è ",n("b",null,"maggiore di una certa soglia"),", allora il neurone ",n("b",null,"emetterà")," un impulso."))),n(Q.a,{title:"Modello booleano"},n(G.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"Un modello semplificato di rete neurale in cui vengono considerati ",n("b",null,"solo tempi discreti"),", e non è presente la memorizzazione degli impulsi nel tempo."),n(W.a,null,"È importante perchè dimostra che le reti neurali ",n("b",null,"possono elaborare qualsiasi cosa"),", ma incompleto perchè non descrive nessun metodo per la loro creazione automatica.")),n(G.a,{title:"Neuroni"},n("p",null,"I neuroni emettono in un dato istante se la ",n("b",null,"somma dei loro impulsi nell'istante precedente è maggiore o uguale a 1"),".")),n(G.a,{title:"Intensità sinaptica"},n("p",null,"Le sinapsi hanno una ",n("i",null,"intensità"),": è un ",n("b",null,"moltiplicatore")," che viene applicato a tutti gli impulsi transitanti la sinapsi."))),n(Q.a,{title:"Funzioni logiche nel modello booleano"},n(G.a,{title:"NOT"},n("p",null,"Un neurone con una sinapsi entrante con intensità ",n(Y.a,null,nn(V())),".")),n(G.a,{title:"OR"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n(Y.a,null,nn(F())),".")),n(G.a,{title:"AND"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n(Y.a,null,nn(B())),"."))),n(Q.a,{title:"Modello di Hopfield"},n(G.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"Un'estensione del modello booleano per permettere l'apprendimento automatico delle configurazioni giuste di neuroni."),n("p",null,"Tra le altre cose, ",n("b",null,"proibisce sinapsi entranti e uscenti dallo stesso neurone"),"."),n("p",null,"Non è molto avanzato e funzionale, ma incentiva ulteriori studi nel campo.")),n(Z.a,null,n("thead",null,n("tr",null,n("th",null,"Simbolo"),n("th",null,"Descrizione"))),n("tbody",null,n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(T()))),n("td",null,"Numero totale di neuroni nel sistema")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(R()))),n("td",null,"Numero di un neurone specifico")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(P()))),n("td",null,"Intensità della sinapsi diretta da ",n(Y.a,null,nn(k()))," verso ",n(Y.a,null,nn(M())))),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(H()))),n("td",null,"Soglia di attivazione del neurone ",n(Y.a,null,nn(U())))),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(q()))),n("td",null,"Emissione del neurone ",n(Y.a,null,nn(O()))," nel momento ",n(Y.a,null,nn(D())))),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(I()))),n("td",null,"Vettore contenente tutte le emissioni dei neuroni nel momento ",n(Y.a,null,nn(E())))),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(C()))),n("td",null,"Somma degli ingressi del neurone ",n(Y.a,null,nn(N()))," nel momento ",n(Y.a,null,nn(L())))),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(S()))),n("td",null,"Un pattern di neuroni")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(A()))),n("td",null,"Un neurone appartenente a un pattern")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(y()))),n("td",null,"Sovrapposizione tra il pattern ",n(Y.a,null,nn(x()))," e il pattern ",n(Y.a,null,nn(w())))))),n(G.a,{title:"Evoluzione del sistema"},n("p",null,"In ogni istante, i neuroni emettono:"),n("ul",null,n("li",null,n(Y.a,null,nn(z()))," se gli input ",n("b",null,"sono inferiori alla soglia")),n("li",null,n(Y.a,null,nn(b()))," se gli input ",n("b",null,"superano la soglia")),n("li",null,n("b",null,"il valore precedente")," se gli input ",n("b",null,"sono uguali alla soglia"))))),n(Q.a,null,n(G.a,{title:"Simmetria"},n("p",null,"Se le connessioni sono simmetriche, la rete neurale tenderà a un punto fisso: il sistema evolve fino a raggiungere un attrattore."),n("p",null,n(X.a,null,"TODO: E quindi...?"))),n(G.a,{title:"Apprendimento hebbiano"},n("p",null,"Un metodo per realizzare l'apprendimento nel modello di Hopfield."),n("p",null,"Si incrementa l'intensità delle sinapsi che connettono neuroni nello stesso stato, e invece si decrementa l'intensità di quelle che connettono neuroni in stati opposti."),n("p",null,"Considerando i neuroni spenti e quelli accesi come ",n(Y.a,null,nn(g()))," e ",n(Y.a,null,nn(h()))," rispettivamente, si ha che per ogni pattern:"),n($.a,null,nn(v())),n(W.a,null,"Così facendo, si insegna sia il pattern normale sia il suo complementare!"),n("p",null,n(X.a,null,"TODO: Dopo ci sono tante dimostrazioni..."))),n(G.a,{title:"Overlap di due pattern"},n("p",null,"Il numero di neuroni attivati in entrambi i pattern."),n($.a,null,nn(_()))),n(G.a,{title:"Interferenza"},n("p",null,"Più pattern vengono imparati da un modello, più è facile che essi interferiscano tra loro."),n("p",null,"In caso di pattern completamente scorrelati tra loro, il limite di pattern imparabili è circa:"),n($.a,null,nn(f())))),n(Q.a,{title:"Modello a percettroni"},n(G.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"Un modello di rete neurale che supporta l'apprendimento e che presenta ",n("b",null,"più strati di neuroni"),".")),n(Z.a,null,n("thead",null,n("tr",null,n("th",null,"Simbolo"),n("th",null,"Descrizione"))),n("tbody",null,n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(m()))),n("td",null,"Numero totale di neuroni nel sistema")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(p()))),n("td",null,"Numero di un neurone specifico")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(d()))),n("td",null,"Intensità della sinapsi diretta da ",n(Y.a,null,nn(c()))," verso ",n(Y.a,null,nn(s())))),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(r()))),n("td",null,"Emissione del neurone ",n(Y.a,null,nn(u())))),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(a()))),n("td",null,"Funzione che restituisce lo stato di un neurone dato un valore di input")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(o()))),n("td",null,"Somma degli input di un neurone")),n("tr",null,n("td",null,n(K.a,null,nn(l()))),n("td",null,"Neurone di offset"))))),n(Q.a,null,n(G.a,{title:"Percettrone"},n("p",null,n("b",null,"Neurone terminale")," di una rete di percettroni."),n("p",null,"Utilizza un ",n("b",null,"semipiano di attivazione")," invece che una soglia."),n("p",null,"Ai neuroni in input si aggiunge un neurone speciale ",n(Y.a,null,nn(t()))," detto ",n("b",null,"neurone di offset")," che permette di semplificare la formula."),n("p",null,n(X.a,null,"TODO: scrivere e imparare le formule"))),n(G.a,{title:"Apprendimento"},n("p",null,"Si parte da intensità casuali delle sinapsi."),n("p",null,"Si prova a classificare degli esempi pre-classificati: se un esempio viene classificato nel modo sbagliato, si alterano le intensità delle sinapsi in direzione della sua classificazione corretta."))))}}.call(this,e("hosL").h)},JESo:function(n){n.exports={inline:"inline__1yl8V",block:"block__fPiiB"}},KN5E:function(n){n.exports={todo:"todo__2IWIS"}},OPqz:function(n,i,e){"use strict";(function(n){var t=e("TWV3"),l=e("hosL");i.a=function(i){return n(l.Fragment,null,n("h2",null,i.title),n(t.a,null,i.children))}}).call(this,e("hosL").h)},OmdA:function(n){n.exports={title:"title__3ZVpg",contents:"contents__20_NI"}},PGF6:function(n,i,e){"use strict";var t=e("hosL");i.a=Object(t.createContext)(null)},Q7TX:function(n,i,e){"use strict";(function(n){e.d(i,"a",(function(){return s}));var t=e("JESo"),l=e.n(t),o=e("QRet"),a=e("8CDw"),u=e("wQ73"),r=e("PGF6"),s=Object.freeze({INLINE:l.a.inline,BLOCK:l.a.block});i.b=function(i){var e,t=Object(o.b)(a.a),c=Object(o.b)(u.a),d=Object(o.b)(r.a);return e=void 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