Co je klasifikace neuronové sítě?

Klasifikace neuronové sítě je proces, pomocí kterého jsou počítače schopny klasifikovat data pomocí motivů obvodů nalezených v biologických neuronových sítích. Neurální obvod je nejsložitějším známým obvodem a je schopen více zpracování dat - jak paralelně, tak sériově - než jakýkoli počítač existující od roku 2011, a jedním z důvodů, proč je tak silný, je adaptivní schopnost nervových obvodů. Spojení, synapse a funkční logické brány mohou posílit a oslabit na základě předchozích informací a rychlosti nervového střelby. Stejnou adaptaci obvodu k efektivní integraci informací a zpracování dat pro statistickou klasifikaci lze využít začleněním těchto motivů obvodů a metod do návrhů počítačů. Motivy nalezené v nervových obvodech se liší od jednoduchých jednotek zpracování po komplexní informační integrusystémy. Biologické adaptivní systémy v neuronových sítích mění způsob, jakým zpracovávají informace na základě předchozích přijatých informací. Stejným způsobem, jakým se člověk učí utopit hluk na pozadí, se umělá neuronová síť může naučit vážit oddělené informace odlišně a dávat větší váhu informacím, které se systém naučil označit jako „důležité“.

Výpočetní modely pro klasifikaci neuronových sítí využívají znalosti získané ze studia přirozeně se vyskytujících schopností zpracování neuronových sítí, od jednotek v obvodech až po proces, skrze který jsou informace váženy. Tyto motivy pak mohou být lépe pochopeny, půjčování dalšího nahlédnutí do fungování mozku a znovu vytvoření motivu v silico , což znamená, že počítače se používají pro větší statistickou klasifikaci klasifikace neuronové sítěSsingova síla. Aplikace klasifikace neuronové sítě jsou dalekosáhlé, ale pokrok dosažený do roku 2011 byl relativně malý, hlavně kvůli nasasce studie a porozumění neuronovým sítím.

Metody zpracování informací, které zahrnují adaptivní systémy, napodobují pohyblivé obvody v mozku, jako je strojové učení založené na předchozích datových parametrech, umožňuje vědcům zpracovávat data jedinečným a dynamickým způsobem. Někteří lidé říkají, že je to nezbytné, protože akumulace dat ve vědě roste exponenciálně a techniky ke zvýšení množství přijatých údajů se stávají efektivnějšími. Mnoho vědců se domnívá, že úzkým místem ve vědeckých objevech bude asimilace a samotná zpracování dat. Pro statistickou analýzu se nelineární metody učení založené na stroji více spoléhaly.

Programovatelé mohou prostřednictvím výpočetního modelu vytvářet umělé neuronové sítě složené z umělých NEurony představují mechanický mozek- v jednotce zpracování informací silico , která má schopnost dynamicky změnit svou statistickou analýzu na základě předchozích hodnocených údajů. Zpracování dat na klasifikaci neuronové sítě může v zásadě umožnit vědcům vytvářet výkonnější stroje, které jsou schopny učit se. Stroj schopný dynamicky modifikovat své klasifikační schopnosti založené na předchozích informacích je výkonný nástroj, který pomáhá vědcům při problémech, které se snaží analyzovat velké množství dat.