Perceptron, il neurone artificiale

Il Perceptron è uno dei modelli più semplici e antichi di rete neurale, sviluppato negli anni ’50 da Frank Rosenblatt. Si tratta di un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per la classificazione binaria, cioè per distinguere tra due classi di input. Il modello del Perceptron può essere considerato il mattone fondamentale su cui si basano le più complesse reti neurali artificiali.

La struttura di un Perceptron è relativamente semplice e comprende solo uno strato di input e uno strato di output. Ogni nodo di input rappresenta una caratteristica (o attributo) dell’oggetto da classificare ed è collegato al nodo di output tramite un peso. Il nodo di output calcola una somma ponderata degli input, a cui viene aggiunto un valore di bias (un parametro che si rivela fondamentale per garantire il successo dell’algoritmo di apprendimento).

L’apprendimento nel Perceptron avviene aggiustando i pesi in modo che l’output del modello corrisponda alla classificazione reale degli esempi di addestramento. Se l’output è corretto, i pesi restano invariati; se l’output è errato, i pesi vengono aggiustati in modo proporzionale all’errore commesso. Questo processo viene ripetuto per tutti gli esempi del set di addestramento, per un numero prefissato di volte o fino a quando non si raggiunge una condizione di convergenza.

A partire da questo tutorial e per il resto della missione, gli argomenti e gli esempi mostrati nei video sono supportati da un Notebook Jupyter a cui potrai accedere cliccando sul pulsante riportato al di sotto del video.



Nonostante la sua semplicità, il Perceptron ha delle limitazioni significative. La più nota è l’incapacità di risolvere problemi non linearmente separabili, come il famoso problema dello XOR. Questa limitazione ha stimolato lo sviluppo di modelli più complessi, come il Perceptron Multistrato (MLP), che utilizzano strati nascosti e funzioni di attivazione non lineari per superare i limiti del Perceptron semplice.

Le attuali Reti Neurali sono strutture multistrato variamente complesse che possono comprendere anche miliardi di Perceptron.