Realizzare un Perceptron in Python

In questo tutorial inizierai la definizione in Python di un Perceptron.

Il modo più naturale per definire questa entità, che risulterà fondamentale per costruire qualunque rete neurale, è ovviamente quello di definire una classe specifica, ragionando da subito in modo object oriented.



Il modello classico di Perceptron è quello mostrato nel video, in cui la funzione di trasferimento o attivazione è la funzione step.

Nelle reti neurali, a seconda del modello di riferimento e del campo di applicazione si utilizzano diverse funzioni di attivazione.

Le funzioni di attivazione nelle reti neurali svolgono un ruolo cruciale nel determinare l’output di un nodo (o “neurone”) nella rete. Queste funzioni aiutano a decidere se un neurone deve essere attivato o meno, basandosi sull’input ricevuto. La scelta della funzione di attivazione influenza direttamente la capacità della rete neurale di apprendere e di modellare complesse relazioni non lineari nei dati. Senza le funzioni di attivazione, una rete neurale sarebbe equivalente a un modello lineare, limitando fortemente la sua utilità per molte applicazioni pratiche.

Le funzioni di attivazione più comuni nelle reti neurali sono descritte nell’ampia letteratura reperibile su Internet. Nel seguito di questo corso evidenzieremo quelle impiegate nei modelli di rete neurale che di volta in volta saranno analizzate.

Queste funzioni di attivazione sono selezionate in base alla specifica architettura della rete neurale e al problema da risolvere, con l’obiettivo di ottimizzare le prestazioni del modello.