Amministrazione trasparente

E’ indetta una procedura selettiva pubblica, per soli titoli, per l'attribuzione di 1 assegno per lo svolgimento di attività di ricerca di categoria B) Cat. BTip. IIResponsabile: Giancarlo RuoccoSSD: FIS/07Titolo della Ricerca: Archiviazione di pattern nelle reti neurali e apprendimento osservazionale Progetto di ricerca: Il cervello umano contiene miliardi di neuroni collegati da più di cento trilioni di sinapsi che costruiscono innumerevoli strutture formando regioni anatomicamente distinguibili. Anche se il modo in cui funziona il cervello è ancora per lo più sconosciuto, Hopfield ha sviluppato un approccio semplificato per modellare il modo in cui un circuito può immagazzinare ricordi e comportamenti associativi. Questo modello dimostra che le reti neurali ricorrenti a tempo discreto (RNN), connesse casualmente e con neuroni McCulloch-Pitts, possiedono attrattori (stati che si ripetono periodicamente) che rappresentano i ricordi memorizzati o i modelli comportamentali memorizzati nella rete stessa. Inoltre, l'apprendimento osservativo è il processo mediante il quale un osservatore apprende il comportamento di un modello di ruolo attraverso le osservazioni. Qui proponiamo un approccio di apprendimento osservazionale per memorizzare i modelli di attivazione in una rete neurale ricorrente. In questo approccio, una rete neurale Hopfield viene addestrata con Backpropagation Through Time (BPTT). Con l'apprendimento osservazionale la rete neurale impara a imitare il comportamento di una rete neurale ricorrente modello di ruolo, senza conoscere la connettività nascosta della rete neurale modello. Chiamiamo questo modello di apprendimento osservazionale una rete neurale di apprendimento Hopfield. Questo progetto mira a comprendere i meccanismi di apprendimento nell'uomo e negli animali. Presso il Dipartimento di Fisica dell’Università degli Studi di Roma “Sapienza”.