Dizionario AI › Modelli AI
Deep Neural Network
Una rete neurale profonda è una rete neurale composta da un numero elevato di livelli nascosti impilati tra il livello di input e il livello di output, in contrapposizione alle reti "poco profonde" con uno o pochissimi strati intermedi. La "profondità" fa riferimento proprio al numero di questi strati attraversati dai dati durante l'elaborazione.
Ogni livello aggiuntivo permette alla rete di costruire rappresentazioni via via più astratte a partire da quelle prodotte dallo strato precedente: nelle reti che elaborano immagini, i primi strati riconoscono pattern semplici, mentre gli strati più profondi combinano queste informazioni in concetti sempre più complessi. Addestrare reti con molti strati richiede tecniche specifiche, come le connessioni residue e la normalizzazione dei livelli, per evitare che il segnale di errore si attenui eccessivamente attraversando tanti strati.
È l'architettura di base di praticamente tutti i sistemi di intelligenza artificiale moderni ad alte prestazioni: i grandi modelli linguistici sono reti neurali profonde composte da decine o centinaia di blocchi impilati, così come i sistemi di visione artificiale, di riconoscimento vocale e molte altre applicazioni. La disciplina che studia queste architetture ha preso il nome proprio da questa caratteristica.
Il termine "profonda" (deep) distingue queste architetture dalle reti neurali con pochi strati studiate nei decenni precedenti, ed è diventato di uso comune a partire dal momento in cui l'aumento della potenza di calcolo disponibile e la disponibilità di grandi quantità di dati hanno reso possibile addestrare efficacemente reti con molti più strati rispetto al passato.
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