Was ist neuronales Lernen?
Neuronales Lernen basiert auf der Annahme, dass das Gehirn bei der Verarbeitung neuer Informationen wie ein Computer funktioniert. Dateneingabe, Organisation und Abruf sind Hauptaspekte. 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 zur Entwicklung besserer Lern- und Gedächtniserhaltungskonzepte angewendet. Das Framework dient auch als Grundlage für künstliche neuronale Netzwerksysteme.
Gemäß dem neuronalen Lernmodell gelangen Informationen zuerst durch Dateneingabe in das Gehirn. Das Gehirn muss diese Informationen dann speichern und über die Datenorganisation mit bereits vorhandenen Informationen kombinieren. Der letzte Schritt ist das Abrufen von Daten, bei dem das Gehirn Systeme entwickelt, um gespeicherte Informationen aus dem Geist zu entnehmen und zu nutzen. Neuronales Lernen bezieht sich somit auf diese kollektiven Prozesse, in denen das Gehirn Informationen sammelt, speichert und nutzt, die durch Lebenserfahrungen gewonnen wurden. Manchmal werden Lernprozesse im Gehirn so verschlüsselt, dass der Informationsabruf fast automatisch erfolgt, wie in bedrohlichen Situationen.
Das Gedächtnis ist daher ein wichtiges Konzept für das neuronale Lernen, so wie es auch bei Computern der Fall ist. Effektive Kodierung von Informationen kann mit Gedächtnistechniken unterstützt werden. Diese Methoden umfassen das Speichern großer Informationsblöcke über Speicherhinweise. Zum Beispiel könnte eine Person versuchen, eine lange Folge von Wörtern zu lernen, indem sie einen Satz erstellt, in dem jedes Wort den ersten Buchstaben jedes Wortes in der Liste enthält. Ein anderer Ansatz könnte darin bestehen, ein fantasievolles visuelles Bild zu erstellen, das ein Wort darstellt. Dieser Ansatz ist bei der Speicherung komplexer Informationen wie medizinischer Begriffe weit verbreitet.
Mnemonische Geräte hängen häufig von einem anderen wichtigen Konzept beim neuronalen Lernen ab: der Art des Lernstils, für dessen Implementierung ein Gehirn am meisten geeignet ist. Einige Personen beherrschen die visuellen Lernmethoden besser, während andere besser arbeiten, wenn das Lernen mehr lesend oder wortbasiert ist. Andere Ansätze könnten auditives Lernen und angewandtes kooperatives Lernen umfassen.
Einige Lehrer des neuronalen Lernens verfolgen einen ganzheitlichen Lernansatz. Mit anderen Worten, der Einzelne sollte Ideen und Konzepte auf naturalistische Weise betrachten, anstatt sich auf Auswendiglernen zu verlassen, bei denen bestimmte und isolierte Fakten hervorgehoben werden. Das Aufzeichnen von Notizen könnte daher aus einem baumartigen Ansatz bestehen, bei dem sich Konzepte voneinander verzweigen und Einzelpersonen ihre eigenen eindeutigen Assoziationen erstellen, um Konzepte in ihrem Gedächtnis zu festigen.
Die Übertragung und Speicherung von Informationen erfolgt zwischen Netzwerken von Neuronen oder Gehirnzellen. Neuronale Netze sind auch die Basis vieler künstlicher Intelligenz. Tatsächlich bezieht sich neuronales Lernen manchmal auf die Methoden des Entwurfs künstlicher Intelligenz, die menschliche neuronale Strukturen imitieren. Solche neuronalen Netze haben sich in zahlreichen komplexen Bereichen der Maschinenleistung als nützlich erwiesen, die von der Spracherkennung bis zur Implementierung von Steuerungen für Roboter reichen.
Bei diesen Methoden werden die künstlichen kleinen Strukturen, die menschlichen Neuronen nachempfunden sind, als Einheiten oder Knoten bezeichnet. Wie Neuronen sind diese Einheiten so programmiert, dass sie eingehende Informationen oder Eingaben empfangen und auch Informationen oder Ausgaben senden. In Maschinen mit künstlicher Intelligenz werden Eingabe- und Ausgabekomponenten wiederholt verbunden, so dass Assoziationen innerhalb des Systems mit künstlicher Intelligenz erzeugt werden. Diese gebildeten Assoziationen stellen ein neuronales Lernen für das System dar, und wie beim menschlichen Lernen können die Assoziationen verstärkt werden, wenn sie codiert und gespeichert werden. Die Verstärkung erfolgt über Lernregeln oder gewichtete Messungen und mathematische neuronale Algorithmen.