ニューラルラーニングとは

神経学習は、脳が新しい情報を処理しているときにコンピューターのように動作するという信念に基づいています。 データの入力、編成、および取得が主な考慮事項です。 神経学習の生物学的基礎は、脳細胞の相互接続された構造を指す神経系です。 脳の構造と機能の関係についてのこの理解は、より良い学習と記憶保持の概念の開発に適用されています。 このフレームワークは、人工ニューラルネットワークシステムの基盤としても機能します。

ニューラル学習モデルによると、情報は最初にデータ入力を通じて脳に入ります。 その後、脳はこの情報を保存し、データ編成を介して既存の情報と組み合わせる必要があります。 最後のステップはデータの取得です。ここでは、脳が心から保存された情報を取得して使用するためのシステムを開発します。 したがって、神経学習とは、脳が人生経験を通じて得た情報を収集、保存、使用するこれらの集合的なプロセスを指します。 時々、学習プロセスは脳内で非常にエンコードされるため、脅迫的な状況のように、情報の取得がほぼ自動的に行われます。

したがって、メモリは、コンピュータの場合と同様に、神経学習において重要な概念です。 ニーモニック技術により、情報の効果的なエンコードを支援できます。 これらの方法では、メモリキューを介して大量の情報を記憶します。 たとえば、個々の単語がリスト内のすべての単語の最初の文字を含む文を作成することにより、単語の長い文字列を学習しようとする場合があります。 別のアプローチには、単語を表す想像力に富んだ視覚的イメージの作成が含まれる場合があります。 このアプローチは、医学用語などの複雑な情報を記憶するのに一般的です。

記憶装置は、多くの場合、神経学習における別の重要な概念、つまり脳が実装するために最も配線されている学習スタイルのタイプに依存しています。 視覚的な学習方法に習熟している人もいれば、学習が読書や単語ベースの学習である場合にうまく機能する人もいます。 他のアプローチには、聴覚学習と応用協調学習が含まれます。

神経学習の一部の教師は、学習に対する全体論的なアプローチを採用しています。 言い換えれば、個人は、特定の孤立した事実を強調する暗記法に頼るのではなく、自然主義的な方法でアイデアと概念を考慮する必要があります。 したがって、メモを取ることは、概念が互いに分岐し、個人が独自の一意の関連付けを作成して、記憶内の概念を固めるツリーのようなアプローチで構成される場合があります。

情報の伝達と保存は、ニューロンのネットワークまたは脳細胞間で発生します。 ニューラルネットワークは、多くの人工知能の基礎でもあります。 実際、神経学習とは、人間の神経構造を模倣する人工知能設計の方法を指す場合があります。 このようなニューラルネットワークは、音声認識からロボットの制御の実装に至るまで、多数の複雑な機械性能の分野で有用であることが証明されています。

これらの方法では、人間のニューロンの後にパターン化された人工の小さな構造は、ユニットまたはノードとして知られています。 ニューロンと同様に、これらのユニットは、着信情報または入力を受信するようにプログラムされており、情報または出力を送信するようにプログラムされています。 人工知能機械では、入力コンポーネントと出力コンポーネントが繰り返し接続されるため、人工知能システム内で関連付けが作成されます。 これらの形成された関連付けは、システムの神経学習を構成します。人間の学習のように、関連付けは、エンコードおよび記憶されるにつれて強化されます。 強化は、学習ルール、または加重測定と数学的ニューラルアルゴリズムを介して行われます。