Was ist die Klassifikation des neuronalen Netzes?
Die Klassifizierung neuronaler Netze ist der Prozess, durch den Computer Daten anhand von Schaltungsmotiven klassifizieren können, die in biologischen neuronalen Netzen zu finden sind. Die neuronale Schaltung ist die komplexeste bekannte Schaltung und kann mehr Daten verarbeiten - sowohl parallel als auch seriell - als jeder Computer, der seit 2011 existiert. Ein Grund dafür ist die Anpassungsfähigkeit der neuronalen Schaltung. Verbindungen, Synapsen und funktionale Logikgatter können basierend auf vorherigen Informationen und neuronalen Zündraten gestärkt und geschwächt werden. Dieselbe Schaltungsanpassung für eine effiziente Informationsintegration und Datenverarbeitung zur statistischen Klassifizierung kann durch Einbeziehung dieser Schaltungsmotive und -verfahren in Computerentwürfe ausgenutzt werden.
Das Gehirn ist eine beeindruckende Quelle für Verarbeitungsleistung in Kombination mit natürlich vorkommenden nichtlinearen statistischen Datenmodellierungswerkzeugen. Die in neuronalen Schaltkreisen gefundenen Motive variieren von einfachen Verarbeitungseinheiten bis zu komplexen Informationsintegrationssystemen. Die biologischen adaptiven Systeme in neuronalen Netzen ändern die Art und Weise, in der sie Informationen auf der Grundlage der zuvor erhaltenen Informationen verarbeiten. Ähnlich wie eine Person lernt, Hintergrundgeräusche zu übertönen, kann ein künstliches neuronales Netzwerk lernen, einzelne Informationen unterschiedlich zu gewichten, wodurch Informationen, die das System als "wichtig" zu bezeichnen gelernt hat, mehr Gewicht erhalten.
Computermodelle für die Klassifizierung neuronaler Netze nutzen die Erkenntnisse aus der Untersuchung der natürlich vorkommenden Verarbeitungsfähigkeiten neuronaler Netze, von Einheiten innerhalb der Schaltung bis zu dem Prozess, durch den Informationen gewichtet werden. Diese Motive können dann besser verstanden werden, wodurch weitere Einblicke in die Funktionsweise des Gehirns gewonnen werden und das Motiv in silico wiederhergestellt wird. Dies bedeutet, dass Computer für eine stärkere Rechenleistung bei der statistischen Klassifizierung neuronaler Netze verwendet werden. Die Anwendungen der Klassifizierung neuronaler Netze sind weitreichend, doch waren die bis 2011 erzielten Fortschritte relativ gering, was vor allem auf die Tatsache zurückzuführen ist, dass das Studium und das Verständnis neuronaler Netze noch nicht abgeschlossen waren.
Mithilfe von Informationsverarbeitungsverfahren, die adaptive Systeme enthalten und die beweglichen Schaltkreise im Gehirn nachahmen, wie beispielsweise maschinelles Lernen auf der Grundlage früherer Datenparameter, können Wissenschaftler Daten auf einzigartige und dynamische Weise verarbeiten. Einige Leute sagen, dass dies notwendig ist, weil die Anhäufung von Daten in der Wissenschaft exponentiell zugenommen hat und Techniken zur Erhöhung der Menge der aufgenommenen Daten effizienter geworden sind. Viele Wissenschaftler glauben, dass der Engpass bei wissenschaftlichen Entdeckungen die Assimilation und Datenverarbeitung selbst sein wird. Für statistische Auswertungen wird zunehmend auf nichtlineare, maschinenbasierte Lernmethoden zurückgegriffen.
Mithilfe eines Rechenmodells können Programmierer künstliche neuronale Netze aus künstlichen Neuronen erstellen, um ein mechanisches Gehirn darzustellen - eine In-Silico- Informationsverarbeitungseinheit, die die Möglichkeit hat, ihre statistische Analyse dynamisch auf der Grundlage zuvor bewerteter Daten zu ändern. Wenn die Datenverarbeitung auf der Klassifizierung des neuronalen Netzwerks basiert, können Wissenschaftler möglicherweise leistungsfähigere Maschinen erstellen, die lernfähig sind. Eine Maschine, die in der Lage ist, ihre Klassifizierungsfähigkeiten basierend auf früheren Informationen dynamisch zu ändern, ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Wissenschaftler bei den Problemen unterstützt, die bei der Analyse großer Datenmengen auftreten.