(window.webpackJsonp=window.webpackJsonp||[]).push([[4],{"+W+u":function(n){n.exports={red:"red__2ZgaK",orange:"orange__1QDSv",yellow:"yellow__1mKxd",lime:"lime__3OQuR",cyan:"cyan__3hByg",blue:"blue__N_pXd",magenta:"magenta__p6ayd",tick:"tick__nv1-b"}},"2e/m":function(n,i,e){"use strict";(function(n){var l=e("UrZR"),t=e.n(l);i.a=function(i){return n("table",{class:t.a.tablepanel},i.children)}}).call(this,e("hosL").h)},"3duz":function(n){n.exports={red:"red__z2C0u",orange:"orange__3e-Zm",yellow:"yellow__2CxNB",lime:"lime__33JDs",cyan:"cyan__1exnO",blue:"blue__16AH0",magenta:"magenta__3tO7w",example:"example__9acWs"}},"8uYk":function(n){n.exports={red:"red__339Cz",orange:"orange__24_8v",yellow:"yellow__1Jo9W",lime:"lime__34yV5",cyan:"cyan__3RqLr",blue:"blue__13Wnj",magenta:"magenta__2tkzq",box:"box__3cKyY",default:"default__v-emJ"}},"9cHI":function(n,i,e){"use strict";e.r(i),function(n){function l(){var n=j(["\n                        \begin{cases}\n                            1 qquad se 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corso su Google Drive")),"."))),n(X.a,{title:"Esame"},n(Z.a,{title:"Scritto"},n("ul",null,n("li",null,"Scegli 2 tra 6 domande possibili"),n("li",null,"90 minuti"))),n(Z.a,{title:"Appelli"},n("ol",null,n("li",null,n(Y.a,{to:"2020-06-23"})),n("li",null,n(Y.a,{to:"2020-07-08"})),n("li",null,n(Y.a,{to:"2020-07-22"}))))),n(X.a,{title:"NetLogo"},n(Z.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(X.a,{title:"Sistemi dinamici"},n(Z.a,{title:"Cosa sono?"},n("p",null,"Sistemi naturali o artificiali che si basano su ",n("b",null,"leggi reversibili e deterministiche"),"."),n("p",null,"In natura, alcuni leggi possono sembrare irreversibili a livello macroscopico, ma sono in realtà reversibili a livello microscopico."),n(J.a,null,n("p",null,n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Modello_di_Ehrenfest"},n("u",null,"Urne di Ehrenfest")),": due urne con N palline; estraggo una pallina da una urna casuale ad ogni passo e la sposto nell'altra; con tante palline il sistema appare irreversibile."))),n(Z.a,{title:"Fasi"},n("p",null,n("b",null,"Stati")," in cui si può trovare un sistema dinamico."),n("p",null,"Tutte insieme formano lo ",n("i",null,"(iper)",n("b",null,"spazio delle fasi")),".")),n(Z.a,{title:"Attrattore"},n("p",null,"Lo ",n("b",null,"stato finale")," di un sistema dinamico."),n("p",null,"Tutte le fasi tendono a uno specifico attrattore.")),n(Z.a,{title:"Elaborazione di informazione"},n("p",null,"I sistemi dinamici ",n("b",null,"elaborano informazione")," attraversando fasi e raggiungendo un attrattore."),n(J.a,null,"L'evoluzione biologica crea nuove specie partendo da quelle precedenti di maggiore successo fino a quando non si raggiunge la specie perfetta."),n(J.a,null,"Si può vedere l'universo come un gigantesco sistema dinamico. ",n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Ipotesi_della_simulazione"},"Che sia artificiale?")," ",n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Morte_termica_dell%27universo"},"Qual è il suo attrattore?")))),n(X.a,{title:"Sistemi lineari"},n(Z.a,{title:"Cosa sono?"},n("p",null,"Sistemi dinamici i cui cambiamenti sono descritti da ",n("b",null,"funzioni lineari"),".")),n(Z.a,{title:"Nodi"},n("p",null,n("b",null,"Situazioni iniziali")," di un sistema lineare."),n("p",null,"Possono essere:"),n("ul",null,n("li",null,n("u",null,"Stabili"),": ",n("b",null,"convergono")," ad un punto fisso"),n("li",null,n("u",null,"Instabili"),": ",n("b",null,"divergono")," da un punto fisso"),n("li",null,n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Punto_di_sella"},n("u",null,"Di sella")))),n("p",null,"Nell'insieme dei ",n($.a,null,an(G()))," possono anche dare origine a:"),n("ul",null,n("li",null,n("u",null,"Spirali stabili"),": spirali che ",n("b",null,"convergono")),n("li",null,n("u",null,"Spirali instabili"),": spirali che ",n("b",null,"divergono")),n("li",null,n("u",null,"Cicli"),": il sistema forma un ciclo diverso in base alla posizione del nodo"),n("li",null,n("u",null,"Cicli limite"),": il sistema evolve fino a formare un ciclo specifico")),n("p",null,"Infine, in sistemi dissipativi può anche comparire:"),n("ul",null,n("li",null,n("u",null,"Caos"),": il sistema evolve in maniera pseudo-casuale")),n(J.a,null,"Mai sentito parlare di ",n("a",{href:"https://en.wikipedia.org/wiki/Mersenne_Twister"},"Mersenne Twister"),"?")),n(Z.a,{title:"Potenziale"},n("p",null,"Funzione che rappresenta lo stato attuale del sistema."),n("p",null,"Gli attrattori coincidono con i suoi ",n("b",null,"punti di minimo"),", detti ",n("i",null,"punti fissi"),"."),n("p",null,"Il suo complementare è la ",n("b",null,"funzione energia"),"."))),n(X.a,{title:"Agenti"},n(Z.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(Z.a,{title:"Secondo il paradigma forte"},n("p",null,"Hanno anche caratteristiche di ",n("b",null,"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(J.a,null,"Gli umani possono benissimo essere considerati agenti del sistema universo.")),n(Z.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,"Razionalità"),": compiono le azioni che pensano che servano a raggiungere i loro obiettivi")),n("p",null,n(K.a,null,"TODO: ho tolto la benevolenza. Va bene lo stesso?")))),n(X.a,{title:"Benefici degli agenti"},n(Z.a,{title:"Emergenza"},n("p",null,"Lo sviluppo negli agenti di nuove capacità per cui non erano stati programmati."),n(J.a,null,"Ad esempio, la Swarm Intelligence, descritta dopo!"))),n(X.a,{title:"Architetture di agente"},n(Z.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(Z.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(Z.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(X.a,{title:"Sistemi multi-agente"},n(Z.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(Z.a,{title:"Feedback"},n("p",null,"Influenza esercitata dal sistema sugli agenti per guidarli verso il loro obiettivo."),n("p",null,"Può essere:"),n("ul",null,n("li",null,n("b",{class:"lime"},"Positivo"),": incentiva gli agenti ad avere un dato comportamento"),n("li",null,n("b",{class:"red"},"Negativo"),": disincentiva gli agenti ad avere un dato comportamento"))),n(Z.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(X.a,{title:"Evoluzione"},n(Z.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(Z.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(Z.a,{title:"Cromosoma"},n("p",null,n("b",null,"Sequenza di valori")," che definisce uno o più tratti di un individuo.")),n(Z.a,{title:"Popolazione"},n("p",null,"Un ",n("b",null,"insieme di individui")," aventi tutti gli stessi cromosomi.")),n(Z.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(Z.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(Z.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(Z.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(X.a,{title:"Sistema a classificatori"},n(Z.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(X.a,null,n(Z.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(J.a,null,"Condizione e azione possono essere considerati come due cromosomi di un algoritmo genetico!")),n(Z.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(Z.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(Z.a,{title:"Effettori"},n("p",null,n("b",null,"Motori")," che rispondono ai ",n("i",null,"messaggi")," effettuando una qualche azione nell'ambiente."))),n(X.a,null,n(Z.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(J.a,null,"I classificatori più deboli vengono lentamente eliminati!")),n(Z.a,{title:"Specificità"},n("p",null,"Il ",n("b",null,"numero di condizioni che devono essere soddisfatte")," perchè il classificatore si attivi.")),n(Z.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(J.a,null,"È la fitness degli algoritmi genetici applicata ai classificatori."))),n(X.a,null,n(Z.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(Z.a,{title:"Cover Effector"},n("p",null,"Se i classificatori emettono in output un messaggio non valido, si crea un nuovo classificatore che trasforma quel messaggio in un output valido."),n("p",null,n(K.a,null,"TODO: proofread")))),n(X.a,{title:"Reti neurali"},n(Z.a,{title:"Cognitivismo"},n("p",null,"Concetto secondo il quale non è importante l'architettura fisica di un intelligenza, ma solo la sua ",n("b",null,"capacità di elaborare simboli"),"."),n(K.a,null,"TODO: Come si collega alla ",n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Stanza_cinese"},"Stanza Cinese"),"?")),n(Z.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(X.a,{title:"Modello booleano"},n(Z.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"Un modello semplificato di rete neurale in cui vengono considerati ",n("b",null,"solo tempi discreti")," (",n(tn.a,null,"ticks"),"), e non è presente la memorizzazione degli impulsi nel tempo."),n("p",null,"È stato sviluppato da ",n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Warren_McCulloch"},"Warren McCulloch")," (un neurofisiologo) e ",n("a",{href:"https://it.wikipedia.org/wiki/Walter_Pitts"},"Walter Pitts")," (un matematico)."),n(J.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(Z.a,{title:"Neuroni"},n("p",null,"I neuroni ",n("b",null,"si attivano")," in un dato ",n(tn.a,null)," se la ",n("b",null,"somma dei loro impulsi")," nel ",n(tn.a,null)," precedente è ",n("b",null,"maggiore o uguale a 1"),".")),n(Z.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(X.a,{title:"Funzioni logiche nel modello booleano"},n(Z.a,{title:"NOT"},n("p",null,"Un neurone con una sinapsi entrante con intensità ",n($.a,null,an(V())),".")),n(Z.a,{title:"OR"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n($.a,null,an(Q())),".")),n(Z.a,{title:"AND"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n($.a,null,an(W())),"."))),n(X.a,{title:"Modello di Hopfield"},n(Z.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,"È stato sviluppato da ",n("a",{href:"https://en.wikipedia.org/wiki/John_Hopfield"},"John Hopfield")," (uno scienziato)."),n(J.a,null,"Non è molto avanzato, ma ha portato a ulteriori studi nel campo delle reti neurali.")),n(nn.a,null,n("thead",null,n("tr",null,n("th",null,n("abbr",{title:"Vettore / matrice"},"v")),n("th",null,n("abbr",{title:"Elemento singolo / scalare"},"s")),n("th",null,"Glossario"))),n("tbody",null,n("tr",null,n("td",null),n("td",null,n(en.a,null,an(B()))),n("td",null,n(tn.a,null,"Tick")," attuale")),n("tr",null,n("td",null),n("td",null,n($.a,null,an(F())),", ",n($.a,null,an(R()))),n("td",null,"Identificatore di un neurone specifico")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(T()))),n("td",null,n(en.a,null,an(U()))),n("td",null,"Intensità della sinapsi diretta da ",n($.a,null,an(P()))," verso ",n($.a,null,an(M())))),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(O()))),n("td",null,n(en.a,null,an(H()))),n("td",null,"Soglia di attivazione di un neurone")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(D()))),n("td",null,n(en.a,null,an(I()))),n("td",null,"Emissione di un neurone")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(L()))),n("td",null,n(en.a,null,an(k()))),n("td",null,"Somma degli ingressi di un neurone")),n("tr",null,n("td",null),n("td",null,n(en.a,null,an(E()))),n("td",null,"Energia del sistema")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(N()))),n("td",null,n(en.a,null,an(A()))),n("td",null,"Stato di un neurone in un pattern")),n("tr",null,n("td",null),n("td",null,n(en.a,null,an(q()))),n("td",null,"Sovrapposizione tra due pattern"))))),n(X.a,null,n(Z.a,{title:"Emissione"},n("p",null,"In ogni ",n(tn.a,null),", i neuroni:"),n("ul",null,n("li",null,"Emettono ",n($.a,null,an(C()))," se gli input nel ",n(tn.a,null)," precedente ",n("b",null,"erano inferiori")," alla soglia di attivazione ",n(K.a,null,"TODO: mettendo -1 si semplificherebbero molte formule...")),n("li",null,"Emettono ",n($.a,null,an(x()))," se gli input nel ",n(tn.a,null)," precedente ",n("b",null,"superavano")," la soglia di attivazione"),n("li",null,"Non cambiano stato se gli input nel ",n(tn.a,null)," precedente ",n("b",null,"erano uguali")," alla soglia di attivazione"))),n(Z.a,{title:"Sinapsi"},n("p",null,n("b",null,"Tutti")," i neuroni del modello sono intercollegati tra loro da sinapsi."),n("p",null,"I neuroni non possono essere collegati a loro stessi."),n("p",null,"Questo porta il ",n("b",null,"costo computazionale")," del modello ad essere ",n($.a,null,an(S())),".")),n(Z.a,{title:"Energia"},n("p",null,"Una funzione dell'intero sistema che rappresenta il totale degli stati di tutti i neuroni e tutte le connessioni."),n(ln.a,null,an(y())))),n(X.a,null,n(Z.a,{title:"Apprendimento hebbiano"},n("p",null,"Un metodo per realizzare l'apprendimento nel modello di Hopfield."),n("p",null,"Si incrementa l'intensità delle sinapsi che connettono neuroni nello stesso stato, e invece si decrementa l'intensità di quelle che connettono neuroni in stati opposti."),n("p",null,"Considerando i neuroni spenti e quelli accesi come ",n($.a,null,an(w()))," e ",n($.a,null,an(z()))," rispettivamente, si ha che per ogni pattern:"),n(ln.a,null,an(b())),n(J.a,null,"Così facendo, si insegna sia il pattern normale sia il suo complementare!")),n(Z.a,{title:"Simmetria"},n("p",null,"Applicando l'apprendimento hebbiano al modello di Hopfield si ottengono sinapsi simmetriche."),n("p",null,"Se è valida questa proprietà, si può dimostrare che l'",n("b",null,"energia del sistema è sempre decrescente"),", e che quindi che tenderà a un punto fisso!"),n("p",null,n(K.a,null,"TODO: Dopo il prof dimostra la relazione tra input netto e overlap, e che il sistema converge al pattern più simile."))),n(Z.a,{title:"Overlap di due pattern"},n("p",null,"Il numero di neuroni attivati in entrambi i pattern."),n(ln.a,null,an(v()))),n(Z.a,{title:"Interferenza"},n("p",null,"Più pattern vengono imparati da un modello, più è facile che essi interferiscano tra loro."),n("p",null,"In caso di pattern completamente scorrelati tra loro, il limite di pattern imparabili è circa:"),n(ln.a,null,an(h()))),n(Z.a,{title:"Archetipi"},n("p",null,"Per minimizzare l'interferenza tra pattern, è possibile insegnare al modello un ",n("i",null,"archetipo"),": si insegna più volte il pattern originale applicandoci una minima quantità di interferenza casuale."))),n(X.a,{title:"Modello a percettroni"},n(Z.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"Un modello di rete neurale che supporta l'apprendimento e che presenta ",n("b",null,"più strati di neuroni"),"."),n("p",null,"Ha costi computazionali molto più bassi del modello di Hopfield.")),n(nn.a,null,n("thead",null,n("tr",null,n("th",null,"Simbolo"),n("th",null,"Descrizione"))),n("tbody",null,n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(g()))),n("td",null,"Numero totale di neuroni nel sistema")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(_()))),n("td",null,"Numero di un neurone specifico")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(f()))),n("td",null,"Intensità della sinapsi diretta da ",n($.a,null,an(m()))," verso ",n($.a,null,an(p())))),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(d()))),n("td",null,"Emissione del neurone ",n($.a,null,an(c())))),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(s()))),n("td",null,"Funzione che restituisce lo stato di un neurone dato un valore di input")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(r()))),n("td",null,"Somma degli input di un neurone")),n("tr",null,n("td",null,n(en.a,null,an(u()))),n("td",null,"Bias di un neurone"))))),n(X.a,null,n(Z.a,{title:"Percettrone"},n("p",null,"Una ",n("b",null,"rete neurale")," che viene incapsulata all'interno di un singolo neurone."),n("p",null,"La sua emissione è determinata dalla sua funzione di emissione ",n($.a,null,an(o())),":"),n(ln.a,null,an(a())),n("p",null,n($.a,null,an(t()))," è una costante configurabile, detta ",n("i",null,"bias"),", che rappresenta il valore di partenza della somma degli input.")),n(Z.a,{title:"Percettrone booleano"},n("p",null,"Un percettrone la cui funzione di emissione è:"),n(ln.a,null,an(l()))),n(Z.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."))),n(Z.a,{title:"Rete feed-forward"},n(Z.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"Un modello a percettroni in cui ",n("b",null,"non si presentano cicli"),"."),n("p",null,"Alcuni dei neuroni che vi sono all'interno saranno dunque dei ",n("b",null,"neuroni sorgente")," e dei ",n("b",null,"neuroni pozzo"),"."))))}}.call(this,e("hosL").h)},JESo:function(n){n.exports={red:"red__1s_qO",orange:"orange__8yp3v",yellow:"yellow__zZSeb",lime:"lime__3c_Z7",cyan:"cyan__EdN8X",blue:"blue__3YDdr",magenta:"magenta__D6iXm",inline:"inline__1yl8V",block:"block__fPiiB"}},KN5E:function(n){n.exports={red:"red__1DpH3",orange:"orange__3qhHo",yellow:"yellow__mXAWd",lime:"lime__11zmP",cyan:"cyan__2_4sg",blue:"blue__27hdj",magenta:"magenta__3eYGb",todo:"todo__2IWIS"}},OPqz:function(n,i,e){"use strict";(function(n){var l=e("TWV3"),t=e("hosL");i.a=function(i){return n(t.Fragment,null,n("h2",null,i.title),n(l.a,null,i.children))}}).call(this,e("hosL").h)},OmdA:function(n){n.exports={red:"red__1-G1M",orange:"orange__26Xfh",yellow:"yellow__p5pgZ",lime:"lime__2wXxY",cyan:"cyan__289vE",blue:"blue__Zipdn",magenta:"magenta__39Nrz",title:"title__3ZVpg",contents:"contents__20_NI"}},PGF6:function(n,i,e){"use strict";var l=e("hosL");i.a=Object(l.createContext)(null)},Q7TX:function(n,i,e){"use 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