Le RNA di tipo MLP ad apprendimento supervisionato considerate prevedono un solo strato nascosto, caratterizzato da un numero "opportuno" di nodi. L'output generato dalla rete sulla base degli input fornitale è determinato come segue:

q indica il numero dei nodi nascosti,

con ,e con , indicano i parametri che caratterizzano la RNA e ·indica la funzione di trasferimento.

 

Le funzioni di trasferimento considerate sono quella logistica per i nodi dello strato nascosto e quella lineare per il nodo di output.

Come funzione di costo si assume la (2.2.1) e come algoritmo di ricerca del punto di minimo (assoluto) si utilizza quello di Levenberg-Marquand. Nella fase applicativa il problema dell'overfitting non è stato quasi mai riscontrato; la ragione di ciò può ragionevolmente essere imputata al filtraggio iniziale fatta sui dati al fine di eliminare gli esempi meno significativi, ed alle caratteristiche dei dati oggetto di studio che, in sostanza, si possono considerare poco rumorosi.

Successivo: L'applicazione ed i risultati

Sommario: Indice