Esistono diverse tipologie di reti neurali, ognuna delle quali è progettata per risolvere problemi specifici e lavorare con tipi di dati specifici. Tra le più comuni troviamo:
- Reti feedforward: sono le reti neurali più semplici e comuni. Esse consistono in una serie di strati di neuroni in cascata, dove i dati fluiscono in una direzione unica, dall’ingresso all’uscita. Non presentano connessioni tra i neuroni di uno stesso strato o tra gli strati. Sono utilizzate in una varietà di problemi, tra cui la classificazione, la regressione e la generazione di testo.
- Reti ricorrenti: sono reti neurali in grado di conservare informazioni nel tempo. Esse presentano connessioni tra i neuroni di uno stesso strato o tra gli strati, che permettono alla rete di tener conto delle informazioni che hanno già elaborato in precedenza. Sono utilizzate in problemi come la generazione di testo, il riconoscimento vocale e la predizione dei prezzi azionari.
- Reti convolutional: sono una specifica tipologia di reti neurali utilizzate per elaborare immagini e video. Esse utilizzano una tecnica chiamata “convoluzione” per elaborare le informazioni in ingresso, che consente loro di riconoscere padronanza anche in piccoli dettagli e in posizioni differenti dell’immagine. Sono utilizzate in problemi come la visione artificiale, il riconoscimento delle immagini e la generazione di immagini realistiche.
- Reti di auto-associazione (Auto-encoder): sono una specifica tipologia di reti neurali utilizzate per apprendere rappresentazioni densamente codificate, compresse di un insieme di dati, generalmente utilizzate per la riduzione della dimensionalità dei dati, la generazione di immagini o la creazione di modelli generativi.
Queste sono solo alcune delle tipologie di reti neurali disponibili. Ognuna di esse presenta vantaggi e svantaggi specifici e la scelta dipende dal tipo di problema e dai dati che si hanno a disposizione. In generale, l’utilizzo di una combinazione di diverse tipologie di reti neurali, come l’utilizzo di una rete convolutionale seguita da una rete ricorrente, può offrire risultati migliori per alcuni problemi specifici.
Come è fatta fisicamente una rete neurale?
Fisicamente una rete neurale non esiste in quanto è solo un algoritmo che viene eseguito su un computer. Tuttavia è possibile parlare dell’hardware che supporta l’esecuzione di una rete neurale.
Una rete neurale è eseguita su un computer, utilizzando un processore o una GPU (scheda grafica) per eseguire i calcoli necessari. I dati di input vengono forniti alla rete tramite un’interfaccia di ingresso, come una scheda di acquisizione dati o una connessione di rete. L’output della rete viene visualizzato su un monitor o su un altro dispositivo di output.
Per addestrare una rete neurale, è necessario un gran numero di dati di addestramento e una grande quantità di potenza di calcolo per eseguire i calcoli necessari. La maggior parte dei sistemi di addestramento di reti neurali utilizzano cluster di computer o cloud computing per fornire la potenza di calcolo necessaria.
Inoltre, ci sono anche dispositivi specializzati chiamati acceleratori neuromorfi o neuromorfici, che sono stati progettati appositamente per eseguire algoritmi di reti neurali in modo più efficiente rispetto alle CPU o alle GPU tradizionali.
In sintesi, una rete neurale non ha una rappresentazione fisica, ma utilizza un computer con una grande quantità di potenza di calcolo per eseguire i calcoli necessari, e può utilizzare acceleratori specializzati per migliorare l’efficienza.