Neurone Retroattivo

Da RobotGarage.

Il Neurone Retroattivo è un tipo di Neurone Artificiale che genera segnali variabili con continuità.

Questo neurone ha nel complesso una reattività e un'andamento molto più fluidi di quelli ottenibili con gli spiking neurons.


Modello di un Neurone Retroattivo









Il potenziale “P” ha una variazione nel tempo direttamente proporzionale alla somma degli ingressi “x” moltiplicati per i pesi “w” e inversamente proporzionale a se stesso moltiplicato per “k”.

La variabile “k” rappresenta la memoria a breve termine del neurone, e permette a P di ritornare a zero in assenza di stimoli.

Variando il valore di “k” è possibile variare la velocità con cui P torna a zero.

Equazioni di questo tipo vengono chiamate STM (Short Term Memory) [1].

In uscita viene mandato il valore di P, limitato tra 0 e 1 dalla funzione “treshold(P)”.

In questo modo i segnali in uscita dal neurone presentano sempre un andamento continuo, anche in presenza di ingressi discontinui nel tempo.

La figura qui sotto mostra i segnali in ingresso e in uscita.


Segnali in ingresso (sopra) e in uscita (sotto) di un Neurone Retroattivo













Le reti neurali costruite con questi neuroni, hanno anch'esse questa proprietà di continuità dei segnali in uscita.

Per capire le ripercussione di questa proprietà su un'applicazione pratica, pensiamo ad un robot che abbia 2 ruote , ognuna comandata da un motore: a fronte di segnali "bruschi" in ingresso alla rete il robot continua a esercitare fluidamente la sua azione sui motori .

Un esempio di robot che usa una rete neurale di questo tipo è il Robot Grillo.

E' possibile vedere dei video che mostrano il suo movimento a quest'indirizzo : [1]



Bibliografia

  1. P. Sirabella - A. Colosimo, “Le Reti Neurali Artificiali e le loro applicazioni di interesse Biologico”, 1993.
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