Qu'est-ce que la classification du réseau neuronal?
La classification des réseaux neuronaux est le processus par lequel les ordinateurs peuvent classer les données à l'aide de motifs de circuits trouvés dans les réseaux de neurones biologiques. Le circuit neuronal est le circuit le plus complexe connu et est capable de plus de traitement des données - à la fois en parallèle et en série - que n'importe quel ordinateur existant en 2011, et l'une des raisons est si puissante est la capacité adaptative des circuits neuronaux. Les connexions, les synapses et les portes logiques fonctionnelles peuvent renforcer et s'affaiblir en fonction des informations précédentes et des taux de tir neuronaux. Cette même adaptation de circuit à l'intégration efficace des informations et au traitement des données pour la classification statistique peut être exploitée par l'incorporation de ces motifs et méthodes de circuit dans les conceptions d'ordinateurs.
Le cerveau est une source impressionnante de traitement de traitement combiné avec des outils de modélisation statistique non linéaire naturels naturels. Les motifs trouvés dans les circuits neuronaux varient des unités de traitement simples à l'intégra d'information complexesystèmes. Les systèmes adaptatifs biologiques dans les réseaux de neurones modifient la façon dont ils traitent les informations en fonction des informations précédentes reçues. De la même manière qu'une personne apprend à noyer le bruit de fond, un réseau neuronal artificiel peut apprendre à pondérer les informations séparées différemment, donnant plus de poids à l'information que le système a appris à désigner comme «importante».
Les modèles de calcul pour la classification du réseau neuronal profitent des connaissances acquises en étudiant les capacités de traitement de réseau neuronal naturelles, des unités du circuit au processus par lequel les informations sont pondérées. Ces motifs peuvent alors être mieux compris, ce qui donne un aperçu davantage du fonctionnement du cerveau ainsi que la recréation du motif in silico , ce qui signifie que les ordinateurs sont utilisés pour une plus grande procédure de classification du réseau neuronal statistiqueSSING POWER. Les applications de la classification des réseaux neuronaux sont d'une grande portée, mais les progrès réalisés en 2011 avaient été relativement faibles, en grande partie en raison de la nascence de l'étude et de la compréhension des réseaux de neurones.
Les méthodes de traitement de l'information qui intègrent des systèmes adaptatifs, imitant les circuits mobiles dans le cerveau, tels que l'apprentissage automatique basé sur des paramètres de données précédents, permet aux scientifiques de traiter les données de manière unique et dynamique. Certaines personnes disent que cela est nécessaire parce que l'accumulation de données dans la science s'est développée de façon exponentielle et que les techniques pour augmenter la quantité de données prises sont devenues plus efficaces. De nombreux scientifiques pensent que le goulot d'étranglement dans les découvertes scientifiques sera l'assimilation et le traitement des données lui-même. Pour l'analyse statistique, les méthodes d'apprentissage non linéaires basées sur la machine sont devenues plus fortement invoquées.
Grâce à un modèle de calcul, les programmeurs peuvent créer des réseaux de neurones artificiels composés de N artificielEurons à représenter un cerveau mécanique - une unité in silico de traitement des informations qui a la capacité de modifier son analyse statistique dynamiquement basée sur les données évaluées précédentes. Essentiellement, la base du traitement des données sur la classification du réseau neuronal pourrait permettre aux scientifiques de créer des machines plus puissantes qui sont capables d'apprendre. Une machine capable de modifier dynamiquement ses capacités de classification basées sur des informations précédentes est un outil puissant fait pour aider les scientifiques aux problèmes produits en essayant d'analyser de grandes quantités de données.