Co je to nervové učení?

Neurální učení je založeno na přesvědčení, že mozek funguje jako počítač, když zpracovává nové informace. Vstup dat, organizace a vyhledávání jsou primární úvahy. Biologický základ neurálního učení je nervový systém, který odkazuje na propojenou strukturu mozkových buněk. Toto porozumění vztahu mezi strukturou mozku a funkcí bylo použito na rozvoj lepších konceptů učení a retenční paměti. Rámec také slouží jako základ systémů umělé neuronové sítě.

Podle modelu neurálního učení nejprve vstupují do mozku prostřednictvím vstupu do mozku. Mozek pak musí tyto informace uložit a kombinovat je s již prezentovanými informacemi prostřednictvím organizace dat. Posledním krokem je získávání dat, ve kterém mozek vyvíjí systémy pro převzetí uložených informací z mysli a jejich použití. Neurální učení se tedy týká těchto kolektivních procesů, ve kterých mozek shromažďuje, ukládá a používá informace Gainovaný prostřednictvím životních zkušeností. Někdy se procesy učení v mozku stanou tak kódovány, že získávání informací dochází téměř automaticky, jako v ohrožujících situacích.

paměť je proto životně důležitým konceptem v neurálním učení, stejně jako u počítačů. Efektivní kódování informací lze pomoci s mnemonickými technikami. Tyto metody zahrnují zapamatování velkých kousků informací prostřednictvím paměťových podnětů. Například jednotlivec by se mohl snažit naučit se dlouhou řetězec slov vytvořením věty, ve které každé slovo obsahuje první písmeno každého slova v seznamu. Další přístup může zahrnovat vytvoření imaginativního vizuálního obrazu, který představuje slovo. Tento přístup je běžný při zapamatování složitých informací, jako jsou lékařské termíny.

Mnemonická zařízení jsou často závislá na dalším důležitém konceptu v neurálním učení: typ stylu učení je mozek nejvíce zapojený do IMplen. Někteří jednotlivci jsou zdatnější s metodami vizuálního učení, zatímco jiní fungují lépe, když se učení více čtení nebo slov založeno. Další přístupy mohou zahrnovat sluchové učení a aplikované družstevní učení.

Někteří učitelé nervového učení zahrnují holistický přístup k učení. Jinými slovy, jednotlivci by měli zvažovat myšlenky a koncepty naturalistickým způsobem, spíše než se spoléhat na metody učení rote, které zdůrazňují konkrétní a izolovaná fakta. Týchávání poznámek by tedy mohlo spočívat v přístupu podobném stromu, ve kterém se koncepty od sebe odvíjejí a jednotlivci vytvářejí své vlastní jedinečné asociace, aby upevnili koncepty v jejich paměti.

Přenos a ukládání informací nastává mezi sítí neuronů nebo mozkových buněk. Neuronové sítě jsou také základem velké umělé inteligence. Neurální učení se ve skutečnosti někdy týká metod designu umělé inteligence, které napodobují lidské nervové struktury. Takové neuronové sítě mají proven užitečné v řadě komplexních arén strojového výkonu od rozpoznávání řeči po implementaci ovládacích prvků pro roboty.

Pro tyto metody jsou umělé malé struktury, které jsou vzorovány po lidských neuronech, známé jako jednotky nebo uzly. Stejně jako neurony jsou tyto jednotky naprogramovány tak, aby dostávaly příchozí informace nebo vstupy a také pro přenos informací nebo výstupu. V umělé inteligenční stroji jsou vstupní a výstupní komponenty opakovaně připojeny tak, aby se v systému umělé inteligence vytvořily asociace. Tato vytvořená asociace představují nervové učení pro systém a - jako učení člověka - lze asociace posílit, protože jsou kódovány a zapamatovány. K posilování dochází prostřednictvím pravidel učení nebo vážených měření a matematických nervových algoritmů.