RNA Vol I (Franco Angeli)

Reti Neurali Artificiali e Sistemi Sociali Complessi. Teoria, Modelli e Applicazioni

P.M. Buscema & Semeion Group, Vol. I

Franco Angeli Editor, Milan, 1999.

Questa monografia presenta un modo potente per descrivere, spiegare e prevedere i sistemi complessi. Lo studio si articola in tre parti: Teoria, Modelli e Applicazioni. Le prime due parti sono riportate in questo primo volume, la terza nel secondo. Ciò allo scopo di offrire al lettore una visione più completa del mondo delle Reti Neurali Artificiali (RNA). Questa articolazione è già una parziale novità nel settore delle RNA: non sono molti, infatti, i testi che si sono presi la responsabilità di esplicitare una Teoria delle RNA che tentasse di unificare i diversi Modelli storici di RNA che sono stati e vengono tuttora proposti. Parzialmente nuova è anche la presunzione di presentare delle Applicazioni di questa teoria su “dati reali” e, più in particolare, su problemi di tipo psicosociale, anche molto diversi tra di loro. Questa monografia, in definitiva, ha diversi scopi:

• presentare una Teoria delle RNA che unifichi l’apparente varietà di questo campo e ne consenta anche una comprensione più organizzata;
• fornire una informazione parziale ma corretta su alcuni Modelli di RNA;
• fornire i risultati di alcune Applicazioni di RNA a problemi sociali piuttosto diversi tra di loro, per permettere una discussione e un confronto.

Nella prima parte vengono presentati gli elementi costitutivi (semantici) e dinamici (sintattici) delle Reti Neurali Artificiali (RNA). L’esposizione segue un percorso generativo che possiamo rappresentare nella tabella seguente:

Nella seconda parte (I Modelli) presenta in modo organico diversi modelli di RNA che, nel corso dell’ultimo decennio di ricerca, sono stati elaborati da diversi autori. Di ogni modello, oltre le possibili applicazioni, vengono esposte le caratteristiche dinamiche e strutturali che lo caratterizzano. Analizzati i diversi paradigmi che sono a fondamento dei modelli vengono inoltre presentati alcune metodiche di validazione dei risultati per la comprensione dei limiti e delle potenzialità insite in ogni modello.

Paolo Massimo Buscema, Introduzione – Giorgio Clemente, Prefazione
Stanley Einstein, Prefazione
Parte I . Teoria: Fondamenti di Reti Neurali Artificiali
Paolo Massimo Buscema, Livello Elementare
Paolo Massimo Buscema, Livello Intermedio
Paolo Massimo Buscema, Livello Complesso
Parte II. I Modelli
Franca Vicino, Reti Neurali Artificiali e Statistica
Paolo Massimo Buscema, Back Propagation Networks
Giulia Massini, Learning Vector Quantization Network
Fabio Matera, Adaptive Resonance Theory
Fabio Matera, Fuzzy ArtMap Classification Network
Stefano Terzi, Modular Neural Networks
Stefano Terzi, Radial Basis Function Network
Franca Vicino, Probabilistic Neural Networks
Marco Breda, Self-Organizing Maps
Paolo Massimo Buscema, Recirculation Neural Network
Paolo Massimo Buscema, Constraint Satisfaction Network
Paolo Massimo Buscema, Marco Breda, Stefano Terzi, Self-Reflexive Neural Network
Paolo Massimo Buscema, MetaNet: Teoria dei Giudici Indipendenti
Giulia Massini, Interactive Activation and Competition Network
Giulia Massini, Le Reti di Hopfield
Giulia Massini, La Boltzmann Machine
Paolo Massimo Buscema, Marco Breda, Recurrent Neural Networks
Paolo Massimo Buscema, Genetic Dopping Algorithms
Stefano Pizzuti, Neuro Fuzzy
Appendici Matematiche
Marco Breda, Alcuni aspetti della convergenza nelle reti Back Propagation
Stefano Terzi, Dimostrazione della convergenza della tecnica del Rientro.