ニューラルネットワーク分類とは何ですか？

ニューラルネットワーク分類とは、生物学的ニューラルネットワークに見られる回路モチーフを使用してコンピューターがデータを分類できるプロセスです。 神経回路は、最も複雑な回路であり、2011年の時点で存在するどのコンピューターよりも並行して連続的にデータ処理を行うことができます。それが非常に強力な理由の1つは、神経回路の適応能力です。 接続、シナプス、機能ロジックゲートは、以前の情報と神経発火率に基づいて強化および弱体化する可能性があります。 統計分類のための効率的な情報統合とデータ処理へのこの同じ回路の適応は、コンピューター設計にこれらの回路モチーフと方法を組み込むことで活用される可能性があります。

脳は、自然に発生する非線形統計データモデリングモデリングツールと組み合わせた処理能力の印象的なソースです。 神経回路に見られるモチーフは、単純な処理ユニットから複雑な情報integraまでさまざまです。システム。 ニューラルネットワークの生物学的適応システムは、受け取った以前の情報に基づいて情報の処理方法を変更します。 人がバックグラウンドノイズをかき消すことを学ぶのと同じように、人工ニューラルネットワークは別々の情報を異なる方法で重量化することを学ぶことができ、システムが「重要」と指定することを学んだ情報により多くの重みを与えます。

ニューラルネットワーク分類の計算モデルは、回路内のユニットから情報が加重されるプロセスまで、自然に発生するニューラルネットワーク処理機能を研究することから得られた知識を活用します。 これらのモチーフは、よりよく理解でき、脳の動作に対するさらなる洞察を貸し出し、シリコでモチーフを再現することができます。Ssing Power。 ニューラルネットワーク分類のアプリケーションは広範囲に及びますが、2011年までに行われた進捗は比較的小さかったのですが、主に研究の能力とニューラルネットワークの理解のためです。

以前のデータパラメーターに基づいた機械学習など、脳内の運動回路を模倣して、適応システムを組み込んだ情報処理方法により、科学者は独自の動的な方法でデータを処理できます。 科学におけるデータの蓄積が指数関数的に増加しているため、これは必要だと言う人もいます。また、取得したデータの量を増やすための技術はより効率的になっています。 多くの科学者は、科学的発見のボトルネックは同化とデータ処理自体になると考えています。 統計分析のために、非線形の機械ベースの学習方法はより大きく依存しています。

計算モデルを通じて、プログラマーは人工nで構成される人工ニューラルネットワークを作成できます機械的な脳を表すユーロは、以前の評価データに基づいて統計分析を動的に変更する能力を持つ情報処理ユニットの in in in 。 基本的に、ニューラルネットワーク分類に関するデータ処理をベースにすることで、科学者は学習可能なより強力なマシンを作成できる可能性があります。 以前の情報に基づいて分類能力を動的に変更できるマシンは、大量のデータを分析しようとすることで生成された問題を科学者を支援するための強力なツールです。