Rete neurale artificiale: differenze tra le versioni

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In generale una ANN (''Attractor Neural Network'') è una rete di nodi (es: biologicamente ispirati), spesso interconnessi in modo ricorsivo, la cui dinamica nel tempo stabilisce un assestamento in un particolare modo di [[oscillazione]]. Questo modo di oscillazione può essere stazionario, variante nel tempo o di tipo stocastico ed è chiamato il suo '[[attrattore]]'. In neuroscienza teorica diversi tipi di reti ad attrattori sono state associate a differenti funzioni, come: [[memoria (fisiologia)|memoria]], attenzione, condotta del moto e [[classificazione]].

Più precisamente, una rete ad attrattori è una rete di N nodi connessi in modo che la loro intera dinamica diventi stabile in uno spazio D dimensionale, dove usualmentesolitamente N>>D. Ciò assume che non vi sia più input dall'esterno del sistema. La stabilità nello stato ad attrattore indica l'esistenza di uno stato stabile in una qualche varietà algebrica (es: linea, cerchio, piano, [[Toro (geometria)|toroide]]).

== Applicazioni e proprietà ==