IL PROCESSO DI MEMORIZZAZIONE DESCRITTO MEDIANTE IL MODELLO NEURONALE DI HOPFIELD

• Main Author: Serena Doria
• Format: Article
• Language: English
• Published: Accademia Piceno Aprutina dei Velati 1994-02-01
• Series: Ratio Mathematica
• Online Access: http://eiris.it/ojs/index.php/ratiomathematica/article/view/159
• ISSN: 1592-7415; 2282-8214

In questi ultimi anni il ccn'ello c la sua attivita‘ sono al centro degli studi di scienziati e ricercatori di diverse discipline. Anche i matematici sono intenti nello studio di modelli che simulino l'attivita' cerebrale e aiutino a capire, almeno in parte i meccanismi che la regolano. Sicuramente tra le capacita‘ piu' interessanti del cervello c’e’ quella di apprendere, di imparare cioe' dagli errori e dall'esperienza. Non secondaria e' poi la capacita' di memorizzare un'immagine, un odore o un suono e riconoscerlo sotto particolari stimoli. Nessun computer. finora esistente, riesce a memorizzare un numero di informazioni prossimo a quello che e' capace di contenere il cervello c soprattutto a gestire tutti i dati a sua disposizione in tempi brevissimi. In questo lavoro viene presentato il modello di Hopfield. come esempio di schematizzazione dell'attivita' neuronale. con particolare riferimento al processo di memorizzazione. L'importanza che i modelli neuronali. ottenuti come generalizzazioni di quello di Hopficld. hanno nella ricerca ed in particolare nella ricerca informatica e' dovuta al fatto che essi rappresentano un esempio di memoria associativa. Un tipo di memoria in cui. a partire da un’informazione parziale, mediante una dinamica propria della rete neuronale, si arriva all'informazione totale. Il vantaggio di una memoria associativa rispcllo ad una memoria ad indirizzi sia nel fatto che una volta data in input l'informazione parziale si arriva all'informazione totale mediante la dinamica della rete. Non e' necessario un continuo confronto tra memoria centrale e disco su cui sono contenute le informazioni con notevole risparmio di tempo.