Was ist neuronales Lernen?
Neurales Lernen basiert auf der Überzeugung, dass das Gehirn wie ein Computer arbeitet, wenn es neue Informationen verarbeitet. Dateneingaben, Organisation und Abruf sind primäre Überlegungen. Die biologische Grundlage des neuronalen Lernens ist ein neuronales System, das sich auf die miteinander verbundene Struktur von Gehirnzellen bezieht. Dieses Verständnis der Beziehung zwischen Gehirnstruktur und Funktion wurde auf die Entwicklung besserer Lern- und Gedächtnisretentionskonzepte angewendet. Das Framework dient auch als Grundlage für künstliche neuronale Netzwerksysteme. Das Gehirn muss diese Informationen dann speichern und mit bereits vorhandenen Informationen über die Datenorganisation kombinieren. Der letzte Schritt ist das Abrufen von Daten, in dem das Gehirn Systeme für die Entnahme gespeicherter Informationen aus dem Geist entwickelt und diese nutzt. Neurales Lernen bezieht sich somit auf diese kollektiven Prozesse, in denen sich das Gehirn versammelt, speichert und verwendet Informationen gdurch Lebenserfahrungen. Manchmal wird Lernprozesse im Gehirn so codiert, dass das Abrufen von Informationen fast automatisch auftritt, wie in bedrohlichen Situationen.
Gedächtnis ist daher ein wichtiges Konzept im neuronalen Lernen, genau wie es bei Computern ist. Eine effektive Codierung von Informationen kann mit mnemonischen Techniken unterstützt werden. Diese Methoden beinhalten das Auswendiglernen großer Informationsbrocken durch Speicherhinweise. Zum Beispiel könnte ein Individuum versuchen, eine lange Reihe von Wörtern zu lernen, indem er einen Satz erstellt, in dem jedes Wort den ersten Buchstaben jedes Wortes in der Liste enthält. Ein anderer Ansatz könnte das Erstellen eines fantasievollen visuellen Bildes beinhalten, das ein Wort darstellt. Dieser Ansatz ist alltäglich darin, komplexe Informationen wie medizinische Begriffe auswendig zu lernen.
mnemonische Geräte sind häufig von einem anderen wichtigen Konzept im neuronalen Lernen abhängig: Die Art des Lernstils, das ein Gehirn am meisten mit IM verdrahtet hatGLEMENT. Einige Personen sind mit visuellen Lernmethoden besser ausgerichtet, während andere beim Lernen besser funktionieren oder wortbasiert sind. Andere Ansätze können auditorisches Lernen und angewandtes kooperatives Lernen umfassen.
Einige Lehrer des neuronalen Lernens nehmen einen ganzheitlichen Lernansatz an. Mit anderen Worten, Einzelpersonen sollten Ideen und Konzepte auf naturalistische Weise berücksichtigen, anstatt sich auf rote Lernmethoden zu verlassen, die spezifische und isolierte Tatsachen betonen. Notizing könnte somit aus einem baumartigen Ansatz bestehen, bei dem Konzepte voneinander abzweigen und Individuen ihre eigenen einzigartigen Assoziationen schaffen, um Konzepte in ihrem Gedächtnis zu festigen.
Übertragung und Speicherung von Informationen treten in Netzwerken von Neuronen oder Gehirnzellen auf. Neuronale Netze sind auch die Grundlage für viel künstliche Intelligenz. Tatsächlich bezieht sich neuronales Lernen manchmal auf die Methoden des Designs für künstliche Intelligenz, die menschliche neuronale Strukturen imitieren. Solche neuronalen Netze haben ProvIn zahlreichen komplexen Arenen für die Maschinenleistung, die von der Spracherkennung bis zur Implementierung von Kontrollen für Roboter reichen.
Für diese Methoden werden die künstlichen kleinen Strukturen, die nach menschlichen Neuronen strukturiert werden, als Einheiten oder Knoten bezeichnet. Wie Neuronen sind diese Einheiten so programmiert, dass eingehende Informationen oder Eingaben erhalten und auch Informationen oder Ausgaben übertragen werden. In künstlichen Intelligenzmaschinen werden Input- und Ausgangskomponenten wiederholt verbunden, sodass Assoziationen innerhalb des Systems für künstliche Intelligenz erstellt werden. Diese gebildeten Assoziationen sind neuronales Lernen für das System und - wie das menschliche Lernen - können die Assoziationen gestärkt werden, wenn sie codiert und auswendig gelernt werden. Die Stärkung erfolgt durch Lernregeln oder gewichtete Messungen und mathematische Neuralalgorithmen.