ニューラルネットワーク分類とは

ニューラルネットワークの分類は、コンピューターが生物学的ニューラルネットワークで見つかった回路モチーフを使用してデータを分類できるプロセスです。 神経回路は、知られている最も複雑な回路であり、2011年時点で存在するどのコンピューターよりも多くのデータ処理（並列および直列）が可能です。その強力な理由の1つは、神経回路の適応能力です。 接続、シナプス、および機能論理ゲートは、以前の情報と神経発火率に基づいて強化および弱体化できます。 統計的分類のための効率的な情報統合およびデータ処理へのこの同じ回路適応は、これらの回路モチーフおよび方法をコンピューター設計に組み込むことにより活用できます。

脳は、自然に発生する非線形統計データモデリングツールと組み合わされた印象的な処理能力の源です。 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統合システムまでさまざまです。 ニューラルネットワークの生物学的適応システムは、受信した以前の情報に基づいて情報を処理する方法を変更します。 人が背景ノイズを消すことを学ぶのとほとんど同じように、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み付けすることを学び、システムが「重要」として指定することを学習した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重み付け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能力の研究から得られた知識を活用します。 その後、これらのモチーフをよりよく理解し、脳の働きにさらに洞察を与え、in silicoでモチーフを再作成します。これは、統計的ニューラルネットワーク分類処理能力の向上にコンピューターが使用されることを意味します。 ニューラルネットワークの分類の適用は広範囲に及びますが、2011年までに行われた進歩は比較的小さく、主にニューラルネットワークの研究と理解が遅れているためです。

以前のデータパラメータに基づく機械学習など、脳内の運動回路を模倣した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おり、取得するデータの量を増やす技術がより効率的になっているため、これが必要であると言う人もいます。 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そのものだと考えています。 統計分析では、非線形の機械ベースの学習方法がますます信頼されています。

プログラマーは、計算モデルを通じて、機械的脳を表す人工ニューロン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。これは、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機能を備えたコンピューター内情報処理ユニットです。 基本的に、ニューラルネットワークの分類に基づいてデータ処理を行うことで、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じる問題を科学者が支援するために作成された強力なツールです。