Rete neurale artificiale: differenze tra le versioni

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Nel campo dell'[[apprendimento automatico]], una '''rete neurale artificiale''' (in [[Lingua inglese|inglese]] ''artificial neural network'', abbreviato in '''ANN''' o anche come '''NN''') è un [[modello matematico|modello computazionale]] composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente dalla semplificazione di una [[rete neurale|rete neurale biologica]].

Questi modelli matematici sono troppo semplici per ottenere una comprensione delle reti neurali biologiche<ref>{{Cita pubblicazione|nome=F.|cognome=Crick|data=12 gennaio 1989|titolo=The recent excitement about neural networks|rivista=Nature|volume=337|numero=6203|pp=129–132|accesso=27 novembre 2018|doi=10.1038/337129a0|url=https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/2911347}}</ref><ref>{{Cita web|url=http://www.encephalos.gr/48-1-01e.htm|titolo=Encephalos Journal|sito=www.encephalos.gr|accesso=27 novembre 2018}}</ref>, ma sono utilizzati per tentare di risolvere problemi ingegneristici di [[intelligenza artificiale]] come quelli che si pongono in diversi ambiti tecnologici (in [[elettronica]], [[informatica]], [[simulazione]], e altre discipline).

Una rete neurale artificiale può essere realizzata sia da programmi [[software]] che da [[hardware]] dedicato (DSP, ''[[Digital Signal Processing]]''). Questa branca può essere utilizzata in congiunzione alla [[logica fuzzy]].