Rete nervosa McCulloch-Pitts

La rete neurale McCulloch-Pitts è un modello matematico di una rete neurale proposto dal neurofisiologo americano Warren McCulloch e dal fisico Warren Pitts nel 1943. Questo modello è stato uno dei primi tentativi di creare intelligenza artificiale e ha avuto un impatto significativo sullo sviluppo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale.

McCulloch e Pitts hanno sviluppato il loro modello basandosi sull'idea che i neuroni nel cervello funzionano in modo on/off e possono essere descritti in termini di due variabili: potenziale d'azione e latenza. Hanno proposto che il potenziale d'azione potesse essere rappresentato come una funzione della somma di tutti i potenziali di input e che il ritardo potesse essere rappresentato come una funzione del ritardo di tutti gli input.

Questa idea ha costituito la base del modello matematico della rete neurale McCulloch-Pitz, composta da molti neuroni collegati tra loro tramite sinapsi. Ogni neurone ha diversi input, ognuno dei quali riceve un segnale da un altro neurone. I segnali vengono trasmessi attraverso la rete attraverso le sinapsi, che hanno pesi diversi che determinano la forza delle connessioni tra i neuroni.

Il modello McCulloch-Pitt è la base di molte reti neurali moderne e viene utilizzato per risolvere problemi di apprendimento automatico, riconoscimento di modelli, elaborazione del linguaggio naturale e altri settori. Ha anche applicazioni pratiche in medicina, ad esempio per diagnosticare malattie o prevedere i risultati del trattamento.

Rete neurale McCulloch-Pitts McCulloch e Pptts hanno proposto un modello di neurone, che costituisce la base per lo sviluppo di reti neurali artificiali. Questa rete è composta da diversi strati di rete neurale, ciascuno contenente diversi neuroni. Ogni neurone in ingresso riceve N segnali diversi (possono essere intesi come segnali "intermedi") e in uscita genera Y valori diversi - segnali per lo strato successivo di neuroni. I neuroni del primo strato ricevono segnali di input, che sono pixel di immagine o input elaborati dalla rete. I dati di input vengono immessi tramite i neuroni di proiezione. Forniscono un segnale di input all'input del neurone. Gestisce un meccanismo di segnale per generare un altro valore utilizzato nella fase successiva. Questo processo viene ripetuto finché il risultato non raggiunge la precisione richiesta. Esistono reti di comunicazione neurale a due e multistrato. Un singolo livello può contenere da due a diverse centinaia di collegamenti, il che teoricamente implica la capacità di elaborare milioni di dati.