Che cosa sono le sinapsi (per le reti neurali)

In informatica, il concetto di sinapsi viene spesso utilizzato in riferimento alle reti neurali artificiali, modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano. Le reti neurali artificiali sono composte da unità di calcolo chiamate “neuroni artificiali” che sono connesse tra loro, simile alla struttura delle sinapsi nel cervello biologico.

Nelle reti neurali artificiali, le sinapsi sono rappresentate da pesi o connessioni tra i neuroni. Questi pesi indicano l’importanza relativa delle connessioni tra i neuroni e influenzano il modo in cui un neurone trasmette o riceve informazioni dagli altri neuroni della rete.

Durante la fase di addestramento di una rete neurale, i pesi delle connessioni sinaptiche vengono regolati iterativamente in base ai dati di input e ai risultati desiderati. Questo processo, spesso chiamato “apprendimento”, mira a ottimizzare i pesi delle sinapsi in modo che la rete neurale possa produrre le risposte desiderate per un determinato input.

Le sinapsi nelle reti neurali artificiali sono fondamentali per l’apprendimento automatico e il riconoscimento di modelli nei dati. Queste reti vengono impiegate in una vasta gamma di applicazioni, come il riconoscimento vocale, l’analisi delle immagini, la previsione dei modelli, il controllo autonomo e molto altro ancora.

Reti neuronali in Python

Creeremo un esempio di rete neurale molto basilare per risolvere un problema di classificazione binaria utilizzando Python e la libreria TensorFlow, una delle librerie più comuni per il machine learning.

In questo esempio, creeremo una rete neurale che imparerà a classificare punti in uno spazio bidimensionale in due categorie diverse.

Assicurati di aver installato TensorFlow nel tuo ambiente Python (consideriamo di usare Python 3). Se non l’hai ancora installato, puoi farlo con il comando:

pip3 install tensorflow

A questo punto ecco il codice per la rete neurale.

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generiamo dati casuali per la classificazione
np.random.seed(42)
points = 100
data = np.random.rand(points, 2)
labels = np.random.randint(0, 2, points)

# Costruiamo il modello della rete neurale
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(4, activation='relu', input_shape=(2,)),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compiliamo il modello
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Addestriamo il modello
history = model.fit(data, labels, epochs=100, verbose=1)

# Visualizziamo il processo di addestramento
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

# Creiamo una griglia di punti per il plot della decision boundary
x_min, x_max = data[:, 0].min() - 0.1, data[:, 0].max() + 0.1
y_min, y_max = data[:, 1].min() - 0.1, data[:, 1].max() + 0.1
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 100), np.linspace(y_min, y_max, 100))
grid_data = np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]

# Calcoliamo le previsioni sulla griglia di punti
predictions = model.predict(grid_data)
predictions = predictions.reshape(xx.shape)

# Plot dei punti e della decision boundary
plt.figure()
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels, cmap='coolwarm', edgecolors='k')
plt.contourf(xx, yy, predictions, levels=[0.5], cmap="coolwarm", alpha=0.5)
plt.title('Classificazione con rete neurale')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

Questo codice genera punti casuali in uno spazio bidimensionale e li etichetta casualmente in due categorie. La rete neurale apprende a separare queste categorie e traccia una “decision boundary” per distinguere i punti.

Questa è solo una semplice introduzione al concetto di reti neurali con TensorFlow in Python. Le reti neurali possono essere complesse e il modo in cui vengono progettate dipende dal problema che si intende risolvere.