Architettura reti neurali
Una rete neurale è composta da strati di nodi connessi tra loro. Ogni nodo, chiamato neurone artificiale, riceve input, li elabora, e trasmette un risultato. La struttura base prevede tre parti: uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output. Lo strato di input riceve i dati iniziali, come i pixel di un'immagine o le parole di una frase. Questi dati vengono poi trasformati attraverso gli strati nascosti, dove ogni neurone combina gli input ricevuti usando dei pesi, applica una funzione matematica detta funzione di attivazione e trasmette l'informazione al livello successivo. Infine, lo strato di output restituisce il risultato finale: ad esempio una previsione, una classificazione, o una risposta.
Durante l'apprendimento, i pesi delle connessioni vengono aggiornati per migliorare l'accuratezza del modello. Questo avviene tramite un processo detto retropropagazione dell'errore (backpropagation), che corregge i pesi partendo dall'errore commesso in uscita. Diverse architetture sono nate per compiti diversi: le reti feedforward, ad esempio, elaborano i dati in una sola direzione, mentre le reti convoluzionali sono ideali per le immagini. Le reti ricorrenti, invece, gestiscono dati sequenziali come il testo, e i modelli Transformer, come GPT, sono oggi i più avanzati nel linguaggio.
Un altro elemento cruciale dell’architettura è la profondità della rete, ovvero il numero di strati nascosti che essa possiede. Più una rete è profonda, maggiore è la sua capacità di rappresentare concetti astratti e complessi. Tuttavia, l’aumento della profondità comporta anche maggiori difficoltà nel processo di addestramento, che può diventare instabile o troppo lento se non gestito correttamente. In questi casi, vengono utilizzate tecniche avanzate come la normalizzazione dei batch (batch normalization), il dropout (una tecnica per evitare l’overfitting) e ottimizzatori sofisticati che accelerano la convergenza dell’algoritmo. Ogni dettaglio nell’architettura influisce sul comportamento del modello e sulla sua capacità di apprendere efficacemente dai dati.
