• cascade correlation
• constructive models
• echo state networks
• GraphESN
• machine learning
• neural networks
• reservoir computing
• reti neurali
• reti neurali ricorsive
• structured domains

Il presente lavoro di tesi introduce e discute nuovi modelli di Reti Neurali Ricorsive per l'apprendimento supervisionato di trasduzioni su grafi. Due sono i maggiori contributi apportati: l'adozione di un approccio costruttivo, e l'introduzione di un meccanismo stabile di output-feedback, entrambi innovativi nell'ambito del Reservoir Computing a cui si rifanno i modelli considerati. La combinazione di una strategia costruttiva e dell'utilizzo di modelli di Reservoir Computing ha inoltre permesso la realizzazione di modelli molto efficienti dal punto di vista computazionale.

I modelli e le strategie individuate si configurano come uno strumento utile e flessibile nel trattamento di domini complessi attraverso tecniche di Machine Learning, e propongono soluzioni ad alcuni dei problemi aperti nell'ambito del Reservoir Computing.

L'analisi sperimentale svolta riguarda l'apprendimento di trasduzioni strutturali da dataset reali appartenenti all'ambito della Chemioinformatica.