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Commento

Activation function

Funzione di attivazione

Le più comuni funzioni di attivazione dei nodi sono del tipo sigmoide, logaritmoide simmetrico e lineare.

Activation state of the neuron

Stato di attivazione del neurone

Ogni neurone produce in uscita un valore che è una funzione sigmoide della somma di ciascun input moltiplicato per il peso. Questo valore, normalizzato (ovvero scalato nell' intervallo 0 - 1), rappresenta lo stato di attivazione del neurone.

Adaptive Bidirectional Associative Memory (ABAM)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Additive Grossberg (AG)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Analog Adaptive Resonance Theory (ART2, ART2a)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Artificial Neural Network (ANN)

Rete Neurale Artificiale

Accezione completa e più corretta per indicare una rete neurale di tipo non biologico.

Average error

Errore medio

Backprop

Abbreviazione di Back Propagation of error.

Back-Propagation of error

Propagazione all'indietro dell'errore, Retropropagazione

Attualmente la retropropagazione dell'errore rappresenta il metodo di apprendimento più ampiamente utilizzato nelle reti neurali

Best results

Esiti migliori

Binary Adaptive Resonance Theory (ART1)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Boltzmann Machine (BM)

Metodo di apprendimento supervisionato.

Brain-State-in-a-Box (BSB)

Metodo di apprendimento supervisionato.

Connections

Connessioni

Canali di comunicazione unidirezionali che connettono i singoli neuroni.

Continuous Hopfield (CH)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Counterprogation (CPN)

metodo di apprendimento non supervisionato.

Discrete Hopfield (DH)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Discrete Bidirectional Associative Memory (BAM)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Discrete Hopfield (DH)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Driver-Reinforcement Learning (DR)

metodo di apprendimento non supervisionato.

Fully supervised learning

Apprendimento totalmente supervisionato

Fuzzy Cognitive Map (FCM)

Metodo di apprendimento supervisionato.

Fuzzy Associative Memory (FAM)

metodo di apprendimento non supervisionato.

Genetic Algorithm (GA)

Algoritmo genetico

Gradient descent algorithm

Algoritmo a discesa di gradiente.

Input neuron

Neurone d'ingresso dati

Kohonen Self-organizing Map (SOM)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Kohonen Topology-preserving Map (TPM)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Learning

Apprendimento

cycle

Ciclo di apprendimento

method

Metodo di apprendimento

E' regolato dagli algoritmi utilizzati. Un esempio di metodo d'apprendimento è la back-propagation of error.

process

Processo di apprendimento

rate

Indice di apprendimento

Determina quanto verrà modificato il peso delle sinapsi nel corso di ciascun ciclo di apprendimento. 

time 

Tempo di apprendimento

Learning Matrix (LM)

metodo di apprendimento non supervisionato.

Learning Vector Quantization (LVQ)

Metodo di apprendimento supervisionato.

Linear Associative Memory (LAM)

metodo di apprendimento non supervisionato.

Lowest error

Errore più basso in assoluto

Lowest average error

Errore medio più basso

Mean Field Annealing (MFT)

Metodo di apprendimento supervisionato.

Momentum

Momento

Determina quanto varierà il peso di ciascuna sinapsi relativamente alla variazione avvenuta nel precedente ciclo.

Neural network

Rete neurale

Neuron

Neurone

Neuron label

Etichetta attribuita al neurone

Optimal Linear Associative Memory (OLAM)

metodo di apprendimento non supervisionato.

Output neuron

Neurone di uscita dati

Pattern recognition

Riconoscimento di regolarità

Perceptron

Una delle prime reti neurali, costituita da un solo strato di neuroni che riceveva un input e calcolava direttamente un output.

Recurrent Cascade Correlation (RCC)

Metodo di apprendimento supervisionato.

Residuals

Differenze tra output desiderato e risposte della rete.

Shunting Grossberg (SG)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Sigmoidal function

Funzione sigmoidale

E' una funzione di attivazione.

Sparse Distributed Associative Memory (SDM)

metodo di apprendimento non supervisionato.

Supervised learning

Apprendimento supervisionato

Metodo di apprendimento che necessita di un insegnante che conosca le risposte corrette ad ogni input (ad es., la backpropagation). Un elenco, certamente non esaustivo, dei metodi di apprendimento supervisionato potrebbe essere il seguente: 

Reti Feedback:
   a) Brain-State-in-a-Box (BSB)
   b) Fuzzy Cognitive Map (FCM)
   c) Boltzmann Machine (BM)
           d) Mean Field Annealing (MFT)
           e) Recurrent Cascade Correlation (RCC)
   f) Learning Vector Quantization (LVQ)

Reti Feedforward-only:
   a) Perceptron
   b) Adaline, Madaline
   c) Backpropagation (BP)
   d) Cauchy Machine (CM)
   e) Adaptive Heuristic Critic (AHC)
           f) Time Delay Neural Network (TDNN)
   g) Associative Reward Penalty (ARP)
   h) Avalanche Matched Filter (AMF)
           i) Backpercolation (Perc)
           j) Artmap
           k) Adaptive Logic Network (ALN)
           l) Cascade Correlation (CasCor)

Synapse

Sinapsi, connessione tra neuroni

Synapse Weight

Peso della sinapsi. 

Il peso delle sinapsi viene modificato durante il processo di apprendimento mediante "back propagation". Esso costituisce la "memoria" della rete.

Target error

Obiettivo da raggiungere relativamente all'errore

Fissa il valore al di sotto del quale l'errore medio deve scendere, determinando in tal caso l'interruzione del processo di apprendimento.

Temporal Associative Memory (TAM)

Metodo di apprendimento non supervisionato.

Unsupervised learning

Apprendimento non supervisionato