triennale-appunti-steffo/docs/route-ApprendimentoSistemiArtificiali.chunk.aca26.esm.js

(window.webpackJsonp=window.webpackJsonp||[]).push([[4],{"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={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){var l=e("OPqz"),t=e("imVn"),o=e("Wxxq"),a=e("QNda"),u=e("RMzO"),r=e("yDBo"),s=e("2e/m"),c=e("zDbI"),d=e("UEzA");let p,m,f,_,h,g,b,v,z,x,w,S,L,C,y,A,N,E,I,D,O,q,U,H,M,P,R,T,k,B,F,V,j,Q,G,W,J,X,Y,Z,K,$=n=>n;const nn=String.raw;i.default=function(){return n("div",null,n("h1",null,"Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali"),n(l.a,{title:"Informazioni"},n(t.a,{title:"Contatti"},n("ul",null,n("li",null,n("a",{href:"mailto:marco.villani@unimore.it"},"Prof. Marco Villani")))),n(t.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(l.a,{title:"Esame"},n(t.a,{title:"Scritto"},n("ul",null,n("li",null,"Scegli 2 tra 6 domande possibili"),n("li",null,"90 minuti"))),n(t.a,{title:"Appelli"},n("ol",null,n("li",null,n(a.a,{to:"2020-06-23"})),n("li",null,n(a.a,{to:"2020-07-08"})),n("li",null,n(a.a,{to:"2020-07-22"}))))),n(l.a,{title:"NetLogo"},n(t.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(l.a,{title:"Agenti"},n(t.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(t.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(t.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(l.a,{title:"Benefici degli agenti"},n(t.a,{title:"Emergenza"},n("p",null,"Lo sviluppo negli agenti di nuove capacità per cui non erano stati programmati."),n(o.a,null,"Ad esempio, la Swarm Intelligence, descritta dopo!"))),n(l.a,{title:"Architetture di agente"},n(t.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(t.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(t.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(l.a,{title:"Sistemi multi-agente"},n(t.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(t.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(l.a,{title:"Evoluzione"},n(t.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(t.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(t.a,{title:"Cromosoma"},n("p",null,n("b",null,"Sequenza di valori")," che definisce uno o più tratti di un individuo.")),n(t.a,{title:"Popolazione"},n("p",null,"Un ",n("b",null,"insieme di individui")," aventi tutti gli stessi cromosomi.")),n(t.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(t.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(t.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(t.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(l.a,{title:"Sistema a classificatori"},n(t.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(l.a,null,n(t.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(o.a,null,"Condizione e azione possono essere considerati come due cromosomi di un algoritmo genetico!")),n(t.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(t.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(t.a,{title:"Effettori"},n("p",null,n("b",null,"Motori")," che rispondono ai ",n("i",null,"messaggi")," effettuando una qualche azione nell'ambiente."))),n(l.a,null,n(t.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(o.a,null,"I classificatori più deboli vengono lentamente eliminati!")),n(t.a,{title:"Specificità"},n("p",null,"Il ",n("b",null,"numero di condizioni che devono essere soddisfatte")," perchè il classificatore si attivi.")),n(t.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(o.a,null,"La fitness degli algoritmi genetici."))),n(l.a,null,n(t.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(t.a,{title:"Cover Effector"},n("p",null,"Se i classificatori emettono in output un messaggio"))),n(l.a,{title:"Reti neurali"},n(t.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(u.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(t.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(l.a,{title:"Modello booleano"},n(t.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(o.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(t.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(t.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(l.a,{title:"Funzioni logiche nel modello booleano"},n(t.a,{title:"NOT"},n("p",null,"Un neurone con una sinapsi entrante con intensità ",n(r.a,null,nn(p||(p=$`-1`))),".")),n(t.a,{title:"OR"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n(r.a,null,nn(m||(m=$`1`))),".")),n(t.a,{title:"AND"},n("p",null,"Un neurone con due o più sinapsi entranti con intensità ",n(r.a,null,nn(f||(f=$`\frac{1}{numero\ sinapsi}`))),"."))),n(l.a,{title:"Modello di Hopfield"},n(t.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(s.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(c.a,null,nn(_||(_=$`N`)))),n("td",null,"Numero totale di neuroni nel sistema")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(h||(h=$`n`)))),n("td",null,"Numero di un neurone specifico")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(g||(g=$`w_{nm}`)))),n("td",null,"Intensità della sinapsi diretta da ",n(r.a,null,nn(b||(b=$`n`)))," verso ",n(r.a,null,nn(v||(v=$`m`))))),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(z||(z=$`\theta_n`)))),n("td",null,"Soglia di attivazione del neurone ",n(r.a,null,nn(x||(x=$`n`))))),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(w||(w=$`x_n(t)`)))),n("td",null,"Emissione del neurone ",n(r.a,null,nn(S||(S=$`n`)))," nel momento ",n(r.a,null,nn(L||(L=$`t`))))),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(C||(C=$`X(t)`)))),n("td",null,"Vettore contenente tutte le emissioni dei neuroni nel momento ",n(r.a,null,nn(y||(y=$`t`))))),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(A||(A=$`I_n(X(t))`)))),n("td",null,"Somma degli ingressi del neurone ",n(r.a,null,nn(N||(N=$`n`)))," nel momento ",n(r.a,null,nn(E||(E=$`t`))))),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(I||(I=$`A`)))),n("td",null,"Un pattern di neuroni")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(D||(D=$`a_i`)))),n("td",null,"Un neurone appartenente a un pattern")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(O||(O=$`Q(A, B)`)))),n("td",null,"Sovrapposizione tra il pattern ",n(r.a,null,nn(q||(q=$`A`)))," e il pattern ",n(r.a,null,nn(U||(U=$`B`))))))),n(t.a,{title:"Evoluzione del sistema"},n("p",null,"In ogni istante, i neuroni emettono:"),n("ul",null,n("li",null,n(r.a,null,nn(H||(H=$`0`)))," se gli input ",n("b",null,"sono inferiori alla soglia")),n("li",null,n(r.a,null,nn(M||(M=$`1`)))," 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(l.a,null,n(t.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(u.a,null,"TODO: E quindi...?"))),n(t.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,nn(P||(P=$`0`)))," e ",n(r.a,null,nn(R||(R=$`1`)))," rispettivamente, si ha che per ogni pattern:"),n(d.a,null,nn(T||(T=$`
                        \Delta w_{ik} = (2 \cdot A_i - 1)(2 \cdot A_k - 1)
                    `))),n(o.a,null,"Così facendo, si insegna sia il pattern normale sia il suo complementare!"),n("p",null,n(u.a,null,"TODO: Dopo ci sono tante dimostrazioni..."))),n(t.a,{title:"Overlap di due pattern"},n("p",null,"Il numero di neuroni attivati in entrambi i pattern."),n(d.a,null,nn(k||(k=$`
                        Q(A, B) = \sum_{i = 1}^n A_i B_i
                    `)))),n(t.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(d.a,null,nn(B||(B=$`0.14 \cdot N`))))),n(l.a,{title:"Modello a percettroni"},n(t.a,{title:"Cos'è?"},n("p",null,"Un modello di rete neurale che supporta l'apprendimento e che presenta ",n("b",null,"più strati di neuroni"),".")),n(s.a,null,n("thead",null,n("tr",null,n("th",null,"Simbolo"),n("th",null,"Descrizione"))),n("tbody",null,n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(F||(F=$`N`)))),n("td",null,"Numero totale di neuroni nel sistema")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(V||(V=$`n`)))),n("td",null,"Numero di un neurone specifico")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(j||(j=$`w_{nm}`)))),n("td",null,"Intensità della sinapsi diretta da ",n(r.a,null,nn(Q||(Q=$`n`)))," verso ",n(r.a,null,nn(G||(G=$`m`))))),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(W||(W=$`x_n`)))),n("td",null,"Emissione del neurone ",n(r.a,null,nn(J||(J=$`n`))))),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(X||(X=$`H(v)`)))),n("td",null,"Funzione che restituisce lo stato di un neurone dato un valore di input")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(Y||(Y=$`\sum_1^N ( w_n \cdot x_n )`)))),n("td",null,"Somma degli input di un neurone")),n("tr",null,n("td",null,n(c.a,null,nn(Z||(Z=$`x_0`)))),n("td",null,"Neurone di offset"))))),n(l.a,null,n(t.a,{title:"Percettrone"},n("p",null,n("b",null,"Neurone terminale")," di una rete di percettroni."),n("p",null,"Utilizza un ",n("b",null,"semipiano di attivazione")," invece che una soglia."),n("p",null,"Ai neuroni in input si aggiunge un neurone speciale ",n(r.a,null,nn(K||(K=$`x_0`)))," detto ",n("b",null,"neurone di offset")," che permette di semplificare la formula."),n("p",null,n(u.a,null,"TODO: scrivere e imparare le formule"))),n(t.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 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={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 strict";(function(n){e.d(i,"a",(function(){return s}));var l=e("JESo"),t=e.n(l),o=e("QRet"),a=e("8CDw"),u=e("wQ73"),r=e("PGF6");const 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