L’architettura di rete neurale utilizza un processo simile alla funzione di un cervello biologico per risolvere i problemi. A differenza dei computer, che sono programmati per seguire un insieme specifico di istruzioni, le reti neurali utilizzano una complessa rete di risposte per creare i propri insiemi di valori. Il sistema funziona principalmente imparando da esempi e prove ed errori. Nel complesso, l’architettura della rete neurale porta il processo di risoluzione dei problemi oltre ciò che gli esseri umani o gli algoritmi informatici convenzionali possono elaborare.
Il concetto di architettura della rete neurale si basa sui neuroni biologici, gli elementi nel cervello che implementano la comunicazione con i nervi. Questi sono simulati nell’ambiente computazionale da programmi composti da nodi e valori che lavorano insieme per elaborare i dati. Questo metodo ha lo scopo di compensare l’incapacità dei tipici algoritmi informatici di elaborare semplici dati uditivi e visivi con la stessa facilità degli umani. Si sforza anche di migliorare le capacità umane aumentando la velocità e l’efficienza del processo.
Un tipico sistema di architettura di rete neurale tenterà di risolvere un problema ponendo una serie di domande sì e no sull’argomento. Scartando alcuni elementi e accettandone altri, alla fine si trova una risposta. Questo processo è simile al modo in cui un cervello biologico risolverebbe un problema, ma può essere progettato per funzionare in modo più rapido e complesso concentrandosi su un’area specifica.
Poiché l’architettura della rete neurale è costruita in modo tale che il programma svilupperà il proprio metodo per risolvere un problema, può essere imprevedibile. Questo può spesso essere utile, poiché un processo meno definito può sviluppare risposte che le menti umane non sono in grado di elaborare da sole. Può anche essere problematico, poiché non è possibile tenere traccia dei passaggi specifici che il computer esegue per risolvere il problema e quindi meno modi per risolvere eventuali problemi che possono sorgere durante o dopo l’esecuzione del processo.
Uno dei vantaggi dell’architettura di rete neurale è che imparando continuamente da tentativi ed errori, il sistema può migliorare la sua capacità di risoluzione dei problemi. Nel tempo, ciò può aumentare la capacità della rete di rilevare schemi ed elaborare corpi di dati non organizzati e indistinti. Questo processo può essere progettato per qualsiasi cosa, da un singolo processo a un’ampia gamma di elementi interconnessi.
Sebbene l’architettura della rete neurale possa essere progettata per concentrarsi su determinate aree, non può essere limitata a compiti specifici. Affinché il sistema sia efficace, deve essere dotato degli elementi necessari per la risoluzione dei problemi da solo. Senza i materiali adeguati, le risposte che il sistema genera di solito non saranno soddisfacenti.