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reti neurali

Salve,

Ho dei dubbi sulle reti neurali. Purtroppo il materiale su cui ho studiato
non me li ha levati.
Mi basta che mi diciate se le affermazioni che seguono esse siano vere o
false. Io le ritengo tutte vere, ma non sono sicuro. Per quelle che siano
false, ditemi la
versione corretta della frase.



1)Esistono le tre tipologie delle reti neurali
a)quelle che devono apprendere un concetto, e che pertanto devono limitarsi
a dire se l'esempio
di ingresso verifichi o meno il concetto. Pertanto esse presentano per
forza: una singola linea
di uscita , e binaria(se vale 1 allora il concetto è verificato, se invece
è 0, no).
b)quelle che devono classificare gli esempi di ingresso fra le molteplici (e
non solo due)
categorie (nella maniera supervisionata o meno). Pertanto esse presentano
le molteplici linee
di uscita, tutte binarie (mai analogiche).
c)quelle che implementino le memorie associative

2)Esistono le reti neurali clusterizzatrici che forniscono in uscita,
direttamente (senza
l'impiego di un codificatore logico) la codifica binaria della
categoria di appartenenza dell'esempio di ingresso. Così, per descrivere
2^n categorie,
bastano n linee binarie di uscita, anzichè 2^n.
Oppure ciò non avviene mai? E se le categorie sono "n", allora le linee
di
uscita sono anche
esse "n"?


3)Ammettiamo che io voglia insegnare ad una rete neurale quando un
intervallo di N campioni
audio consecutivi a f=8khz, sia di voce o di rumore (l'apprendimento è
supervisionato).
Al tale fine servono N linee di ingresso analogiche ed un sola linea di
uscita binaria tale che,
se sia attiva allora è voce, altrimenti è rumore.
Ora mmettiamo che ogni intervallo contenga la pronuncia della singola
lettera dell'alfabeto.
Ora il nostro obiettivo è riconoscere quale letteraa dell'alfabeto sia stata
pronunciata. Ebbene
come deve essere fatta?
Con N linee analogiche di ingresso e 21 linee di uscita binarie? Oppure
posso anche avere solo 5
(2^52>21) linee di uscita  binarie che forniscano la codifica binaria del
simbolo dell'alfabeto?



4)Le memorie associative sono solo quelle di hopfield, oppure anche le reti
neurali possono essere
impiegate come le memorie associative? Cioè io potrei concepire ogni
configurazione d'ingresso
come una stima approssimativa che mi richiami (o mi ricordi ) un simbolo
memorizzatonell rete, ed attivo in uscita l line che corrisponda ad esso.
Così la stess topologi di rete MLP può essere impiegata sia come
clssificatore che come memoria
associativa.
E' corretto?


5)Le reti RBF hanno solo 1 linea di uscita (analogica). Ogni nodo dello
strato intermedio
corrisponde ad un categoria diversa. Come è possibile, dalla singola uscita
anlogica, quale
categoria sia attiva, in corrispondenza di un input?
Inooltre, i pesi dai nodi di input ai nodi dello strato nscosto, sono fissi
ad 1,
oppure vengono appresi con la modalità supervisionta?


6)le memorie associative possono essere relizzate partendo da una rete
neurale classica a più
linee di uscita. Ogni concetto da memorizzare corrisponde ad un vettore
prototipo.
Per ogni input si attiva la linea il cui prototipo sia più simile
all'ingresso.

Grazie,

adriano

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