Apprendimento Automatico
Reti Neurali
Apprendimento supervisionato
Stefano Cagnoni
Reti Neurali Artificiali
Ad ogni connessione è associato un peso, utilizzato nel
sommatore che costituisce il primo stadio del neurone che
riceve dati attraverso la connessione.
Il comportamento di una rete neurale è quindi determinato:
• dal numero dei neuroni
• dalla topologia
• dai valori dei pesi associati alle connessioni
Rete Neurale Artificiale: classificazione
•Sulla base del flusso dei segnali
•Reti feedforward: connessioni possibili solo in avanti
•Reti ricorrenti: connessioni possibili anche da strati più vicini alle
uscite (all’indietro)
•Sulla base dell’organizzazione delle connessioni
•Reti totalmente connesse : ogni neurone è connesso con ogni altro
•Reti parzialmente connesse : ogni neurone è connesso ad un
particolare sottoinsieme di neuroni
•reti singolo strato : le unità di ingresso sono connesse
direttamente a quelle di uscita
•reti multistrato : organizzate in gruppi topologicamente
equivalenti (strati)
Rete Neurale Artificiale: computabilità
Teorema di Kolmogorov:
Qualsiasi funzione continua y=f(x):Rn->Rm può essere computata da una
opportuna rete ricorrente a 3 strati avente n unità nello strato di ingresso,
2n+1 nello strato nascosto ed m nello strato di uscita e totalmente
connessa fra gli strati
Problemi :
• Teorema che dimostra la sola esistenza della soluzione
• Le unità considerate nel teorema hanno caratteristiche diverse dai
neuroni artificiali utilizzati nelle reti neurali
Altri teoremi di esistenza (sulle reti neurali multistrato):
Una rete neurale con uno strato nascosto avente un numero sufficiente di
unità può approssimare qualsiasi funzione continua
Problemi risolubili con diverse topologie
Reti Neurali Artificiali
Proprietà:
• Capacità di apprendere da esempi
• Capacità di generalizzare (risposte simili in corrispondenza di
esempi simili a quelli su cui sono state addestrate)
• Capacità di astrarre (risposte corrette in corrispondenza di
esempi diversi da quelli su cui sono state addestrate)
• Insensibilità al rumore (capacità di generalizzare anche in
presenza di dati alterati o incerti)
• Decadimento graduale delle prestazioni (il comportamento si
altera gradualmente se si eliminano connessioni o si alterano i pesi)
Training
L’apprendimento (da esempi) da parte di una rete neurale si
configura come un processo iterativo di ottimizzazione:
• i pesi della rete vengono modificati sulla base delle
‘prestazioni’ della rete su un insieme di esempi
• si minimizza una funzione obiettivo che rappresenta di
quanto il comportamento della rete si discosta da quello
desiderato
L’insieme degli esempi su cui la rete viene addestrata è detto
training set
Le prestazioni della rete devono essere verificate su un
insieme di dati (test set) che non appartengono al training set
Training
L’apprendimento può essere di 2 tipi:
con supervisione
(supervised learning)
senza supervisione
(unsupervised learning)
• Con supervisione: esempi divisi in due componenti:
• pattern di ingresso
• teaching input, che specifica l’output che si desidera
ottenere in corrispondenza di tale pattern
I pesi sono adattati in modo da minimizzare le differenze fra il
comportamento della rete e quello desiderato.
Training
Senza supervisione: esempi costituiti da soli dati di ingresso.
• pesi adattati in modo tale che la rete si auto-organizzi in
modo da riflettere alcune caratteristiche e regolarità del
training set
• si parla anche di regularity discovery o feature detection
Training
Addestramento con supervisione:
Legge di Hebb
• Prima proposta di modello di apprendimento
• Modello di tipo correlazionale nato per giustificare
l’apprendimento nelle reti neuronali biologiche
• “se due unità sono attive nello stesso istante il peso
della relativa connessione deve essere incrementato”

Dwij = e oioj
e = Learning Rate
• Problemi:
- non sempre conduce a risultati corretti
- continuando a mostrare gli stessi esempi i pesi
crescono indefinitamente (non è plausibile
biologicamente e porta a fenomeni di saturazione)
Addestramento con supervisione:
Legge di Hebb
Se si considera una rete singolo strato con attivazioni
lineari e ingressi reali l’apprendimento hebbiano funziona
solo se i vettori di ingresso formano un insieme
ortogonale.
Quindi, se lo spazio di ingresso ha dimensione N, si
possono apprendere al max N associazioni esatte
In ogni caso la legge è importante in quanto:
• troviamo traccia dei suoi principi anche in regole di
apprendimento più potenti
• è un utile termine di paragone nello studio delle regole
di apprendimento
Addestramento con supervisione:
Percettroni
• Prima realizzazione di
(Rosenblatt, fine anni ‘50)
rete
neurale
artificiale
• Studiato inizialmente per problemi di riconoscimento
forme da stimoli di tipo visivo
• Strato di ingresso (retina) cui sono collegate unità che
realizzano una funzione f binaria dell’ingresso (stimolo
visivo) collegati poi ad un neurone con attivazione a
soglia.
f1
f2
fn
w1
w2
wn
S
o
q
Addestramento con supervisione:
Percettroni
Possono realizzare funzioni estremamente complicate
(ad es. distinzione fra figure concave e convesse)
Per il percettrone esiste una legge di apprendimento:
1. si presenta un pattern di ingresso e si calcola l’uscita
2. se il pattern è stato classificato in modo corretto, ripeti
1. con un nuovo pattern
3. se l’uscita è alta e il teaching input è 0, decrementa di
uno i pesi delle linee per cui ii=1 e incrementa la
soglia di uno
4. se l’uscita è bassa e il teaching input è 1 fa l’inverso
(incrementa i pesi e decrementa la soglia)
5. si ripetono i passi precedenti finché i pesi non
convergono.
Addestramento con supervisione:
Percettroni
Formalmente:
op = 1 se net = Si wi ipi > q
0 altrimenti
Dpwi = (tp - op) ipi
Dp q = (op - tp)
In base a un teorema (Rosenblatt) converge alla
soluzione in un numero finito di passi, se la soluzione
esiste
Purtroppo, non sempre esiste (es. XOR, se le uscite
della funzione non sono linearmente separabili)
Addestramento con supervisione:
discesa lungo il gradiente
• Si inizializzano i pesi
Ad ogni iterazione
Per ogni esempio nel training set:
•si calcola l’uscita prodotta dalla attuale
configurazione della rete
•si calcola l’errore
•si modificano i pesi ‘spostandoli’ lungo la
direzione del gradiente della funzione errore
calcolato rispetto ai pesi
fino al raggiungimento di un limite inferiore prestabilito per
l’errore o di un certo numero prestabilito di iterazioni
Addestramento con supervisione:
Regola Delta (o di Widrow e Hoff)
Data una rete monostrato con attivazioni lineari, un training set
T = { (xp, tp) : p = 1, …., P} P=n.esempi
e una funzione ‘errore quadratico’ sul pattern p-mo
Ep = S j =1,N (tpj -opj)2 / 2
N=n.unità di uscita, opj,tpj= output/teaching input per l’unità j
e una funzione ‘errore globale’
E = S p = 1,P Ep
E = E(W), W = matrice dei pesi wij associati alle connessioni ij
(dall’unità i verso l’unità j)
Se vogliamo minimizzare E possiamo utilizzare una discesa lungo il
gradiente, che converge al minimo locale di E più vicino al punto di
partenza (inizializzazione dei pesi)
Addestramento con supervisione:
Regola Delta
Il gradiente di E ha componenti
E/wij = Sp Ep/wij
Per la regola di derivazione delle funzioni composte
Ep/wij = Ep/opj · opj/wij
Dalla definizione di errore
- Ep/opj = (tpj - opj) = dpj
(errore commesso dall’unità j sul pattern p)
Per la linearità delle unità
opj/wij = opi
e quindi
da cui
(opj = Si wij opi)
Ep/wij = - dpj opi (opi=ipi=ipj)
E/wij = - Sp dpj opi
Addestramento con supervisione:
Regola Delta
Discesa lungo il gradiente:
Dwij = - e E/wij = Sp e Ep/wij = e Sp dpj opi = Sp Dpwij
Quindi, se e è sufficientemente piccolo, possiamo
modificare i pesi dopo la presentazione di un singolo
pattern secondo la regola
Dpwij = e dpj opi
NB Sono tutte quantità facilmente calcolabili
Regola delta per reti multistrato (feedforward):
regola di derivazione a catena
+x/ zi = x/ zi + S j>i  +x/  zj *  zj/  zi
Un esempio:
z2 = 4 * z1
z3 = 3 * z1 + 5 * z2
 z3/  z1 = 3, ma in realtà z3 dipende da z1 anche tramite
z2
+z3/ z1 = 23 che dà la vera dipendenza, propagata
attraverso le variabili intermedie, di z3
da z1
Addestramento con supervisione:
Regola Delta Generalizzata (Backpropagation)
La regola delta è applicabile solo ad un caso particolare
di reti (singolo strato con funzione di attivazione lineare)
E’ possibile generalizzare la regola delta per
configurazioni multi-strato della rete e per funzioni di
attivazione non lineari.
Le reti devono essere di tipo feedforward (è possibile
definire un ordine topologico dei neuroni e quindi
temporale nell’attivazione dei neuroni)
Le funzioni di attivazione fj(netj) dei neuroni devono
essere continue, derivabili e non decrescenti
netpj= Si wij opi per una rete multistrato
(i=neuroni che inviano
l’output in input a j)
Addestramento con supervisione:
Regola Delta Generalizzata (Backpropagation)
Anche in questo caso si usa la discesa lungo il gradiente
Dpwij = - e Ep/wij
Per la proprietà di derivazione delle funzioni composte
Ep/wij = Ep/netpj · netpj/wij
netpj/wij = /wij (Sk wkj opk ) = opi
Definiamo: dpj = - Ep/netpj
(stessa definizione data per la regola
delta. Infatti per le reti lineari opj=netpj )
ottenendo così:
Ep/wij = e dpj opi (analogo della regola delta)
Resta da calcolare dpj
Addestramento con supervisione:
Regola Delta Generalizzata (Backpropagation)
dpj = - Ep/netpj = - Ep/opj · opj/netpj
Ma opj = fj(netpj)
e
opj/netpj = dopj/dnetpj = f’j(netpj)
Se l’unità j-ma è una unità di uscita
Ep/opj = - (tpj - opj)
Quindi per tali unità
dpj = - (tpj - opj) f’j(netpj)
Addestramento con supervisione:
Regola Delta Generalizzata (Backpropagation)
Se invece l’unità j-ma è una unità nascosta
Ep/opj = Sk Ep/netpk · netpk/opj =
k>j
= Sk Ep/netpk · /opj Si wik opi =
= Sk Ep/netpk · wjk = Sk dpk wjk
Quindi, per le unità nascoste, si avrà
dpj = f’j(netpj) · Sk dpk wjk
k>j
Quindi per le unità nascoste l’errore dpj è calcolato
ricorsivamente a partire dalle unità di uscita (error
backpropagation)
Addestramento con supervisione:
Regola Delta Generalizzata (Backpropagation)
Riassumendo:
1. Si inizializzano i pesi
2. Si presenta il pattern pmo
• si calcolano le uscite opj corrispondenti
• si calcola l’errore per le unità di uscita da cui si ricava
dpj = - (tpj - opj) f’j(netpj)
(per le unità di uscita)
• Per le unità nascoste si applica ricorsivamente
dpj = f’j(netpj) · Sk dpk wjk
a partire dallo strato nascosto più vicino all’uscita
3. Si apportano le modifiche ai pesi
Dpwij = e dpj opj
4. Si ripetono i punti 2. e 3. fino a convergenza
Addestramento con supervisione:
Regola Delta Generalizzata (Backpropagation)
Rigorosamente si dovrebbe applicare la variazione dopo
avere esaminato tutti i pattern (addestramento batch),
ma se e è piccolo si ottiene lo stesso risultato
modificandoli dopo ogni pattern (addestramento online).
Se si inizializzano i pesi a 0 problemi di convergenza,
quindi di solito si usano valori piccoli > 0 (0.05-0.1)
Per scendere davvero lungo il gradiente e dovrebbe
essere infinitesimo, ma più piccolo è e più lenta è la
convergenza. Tuttavia, se e è troppo grande potremmo
‘sorvolare’ un minimo. Si può usare un learning rate
adattativo.
La discesa lungo il gradiente è poco efficiente.