triennale-appunti-steffo/docs/route-ApprendimentoSistemiArtificiali.chunk.b52e7.js

(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=q(["0.14 cdot N"],["0.14 \\cdot N"]);return t=function(){return n},n}function l(){var n=q(["\n                        Q(A, B) = sum_{i = 1}^n A_i B_i\n                    "],["\n                        Q(A, B) = \\sum_{i = 1}^n A_i B_i\n                    "]);return l=function(){return n},n}function o(){var n=q(["\n                        Delta w_{ik} = (2 cdot A_i - 1)(2 cdot A_k - 1)\n                    "],["\n                        \\Delta w_{ik} = (2 \\cdot A_i - 1)(2 \\cdot A_k - 1)\n                    "]);return o=function(){return n},n}function a(){var n=q(["1"]);return a=function(){return n},n}function u(){var n=q(["0"]);return u=function(){return n},n}function r(){var n=q(["1"]);return r=function(){return n},n}function s(){var n=q(["0"]);return s=function(){return n},n}function c(){var n=q(["B"]);return c=function(){return n},n}function d(){var n=q(["A"]);return d=function(){return n},n}function p(){var n=q(["Q(A, B)"]);return p=function(){return n},n}function m(){var n=q(["a_i"]);return m=function(){return n},n}function f(){var n=q(["A"]);return f=function(){return n},n}function _(){var n=q(["t"]);return _=function(){return n},n}function h(){var n=q(["n"]);return h=function(){return n},n}function v(){var n=q(["I_n(X(t))"]);return v=function(){return n},n}function g(){var n=q(["t"]);return g=function(){return n},n}function b(){var n=q(["X(t)"]);return b=function(){return n},n}function 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U=e("OPqz"),H=e("imVn"),M=e("Wxxq"),k=e("QNda"),P=e("RMzO"),R=e("yDBo"),T=e("2e/m"),B=e("zDbI"),F=e("UEzA"),V=String.raw;i.default=function(){return n("div",null,n("h1",null,"Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali"),n(U.a,{title:"Informazioni"},n(H.a,{title:"Contatti"},n("ul",null,n("li",null,n("a",{href:"mailto:marco.villani@unimore.it"},"Prof. Marco Villani")))),n(H.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(U.a,{title:"Esame"},n(H.a,{title:"Scritto"},n("ul",null,n("li",null,"Scegli 2 tra 6 domande possibili"),n("li",null,"90 minuti"))),n(H.a,{title:"Appelli"},n("ol",null,n("li",null,n(k.a,{to:"2020-06-23"})),n("li",null,n(k.a,{to:"2020-07-08"})),n("li",null,n(k.a,{to:"2020-07-22"}))))),n(U.a,{title:"NetLogo"},n(H.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(U.a,{title:"Agenti"},n(H.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(H.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(H.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(U.a,{title:"Benefici degli agenti"},n(H.a,{title:"Emergenza"},n("p",null,"Lo sviluppo negli agenti di nuove capacità per cui non erano stati programmati."),n(M.a,null,"Ad esempio, la Swarm Intelligence, descritta dopo!"))),n(U.a,{title:"Architetture di agente"},n(H.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(H.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(H.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(U.a,{title:"Sistemi multi-agente"},n(H.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(H.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(U.a,{title:"Evoluzione"},n(H.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(H.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(H.a,{title:"Cromosoma"},n("p",null,n("b",null,"Sequenza di valori")," che definisce uno o più tratti di un individuo.")),n(H.a,{title:"Popolazione"},n("p",null,"Un ",n("b",null,"insieme di individui")," aventi tutti gli stessi cromosomi.")),n(H.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(H.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(H.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(H.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(U.a,{title:"Sistema a classificatori"},n(H.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(U.a,null,n(H.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(M.a,null,"Condizione e azione possono essere considerati come due cromosomi di un algoritmo genetico!")),n(H.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(H.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(H.a,{title:"Effettori"},n("p",null,n("b",null,"Motori")," che rispondono ai ",n("i",null,"messaggi")," effettuando una qualche azione nell'ambiente."))),n(U.a,null,n(H.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(M.a,null,"I classificatori più deboli vengono lentamente eliminati!")),n(H.a,{title:"Specificità"},n("p",null,"Il ",n("b",null,"numero di condizioni che devono essere soddisfatte")," perchè il classificatore si attivi.")),n(H.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(M.a,null,"La fitness degli algoritmi genetici."))),n(U.a,null,n(H.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(H.a,{title:"Cover Effector"},n("p",null,"Se i classificatori emettono in output un messaggio"))),n(U.a,{title:"Reti neurali"},n(H.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(P.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(H.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(U.a,{title:"Modello booleano"},n(H.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(M.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(H.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(H.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(U.a,{title:"Funzioni logiche nel modello booleano"},n(H.a,{title:"NOT"},n("p",null,"Un neurone con una sinapsi entrante con intensità ",n(R.a,null,V(O())),".")),n(H.a,{title:"OR"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n(R.a,null,V(D())),".")),n(H.a,{title:"AND"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n(R.a,null,V(I())),"."))),n(U.a,{title:"Modello di Hopfield"},n(H.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(T.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(B.a,null,V(E()))),n("td",null,"Numero totale di neuroni nel sistema")),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(N()))),n("td",null,"Numero di un neurone specifico")),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(S()))),n("td",null,"Intensità della sinapsi diretta da ",n(R.a,null,V(x()))," verso ",n(R.a,null,V(C())))),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(L()))),n("td",null,"Soglia di attivazione del neurone ",n(R.a,null,V(A())))),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(y()))),n("td",null,"Emissione del neurone ",n(R.a,null,V(w()))," nel momento ",n(R.a,null,V(z())))),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(b()))),n("td",null,"Vettore contenente tutte le emissioni dei neuroni nel momento ",n(R.a,null,V(g())))),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(v()))),n("td",null,"Somma degli ingressi del neurone ",n(R.a,null,V(h()))," nel momento ",n(R.a,null,V(_())))),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(f()))),n("td",null,"Un pattern di neuroni")),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(m()))),n("td",null,"Un neurone appartenente a un pattern")),n("tr",null,n("td",null,n(B.a,null,V(p()))),n("td",null,"Sovrapposizione tra il pattern ",n(R.a,null,V(d()))," e il pattern ",n(R.a,null,V(c())))))),n(H.a,{title:"Evoluzione del sistema"},n("p",null,"In ogni istante, i neuroni emettono:"),n("ul",null,n("li",null,n(R.a,null,V(s()))," se gli input ",n("b",null,"sono inferiori alla soglia")),n("li",null,n(R.a,null,V(r()))," 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(U.a,null,n(H.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(P.a,null,"TODO: E quindi...?"))),n(H.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(R.a,null,V(u()))," e ",n(R.a,null,V(a()))," rispettivamente, si ha che per ogni pattern:"),n(F.a,null,V(o())),n(M.a,null,"Così facendo, si insegna sia il pattern normale sia il suo complementare!"),n("p",null,n(P.a,null,"TODO: Dopo ci sono tante dimostrazioni..."))),n(H.a,{title:"Overlap di due pattern"},n("p",null,"Il numero di neuroni attivati in entrambi i pattern."),n(F.a,null,V(l()))),n(H.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(F.a,null,V(t())))),n(U.a,{title:"Modello a percettroni"},n(H.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")," (detti ",n("i",null,"percettroni"),")."))))}}.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 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