神経学習とは何ですか？

神経学習は、新しい情報を処理しているときに脳が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。データ入力、組織、および検索が主な考慮事項です。神経学習の生物学的基礎は神経系であり、脳細胞の相互接続された構造を指します。脳の構造と機能の関係のこの理解は、より良い学習と記憶保持の概念の開発に適用されてきました。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礎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介して脳に入ります。その後、脳はこの情報を保存し、データ組織を介してすでに提示された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検索であり、脳は心から保存された情報を取得してそれを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、脳が情報を収集、保存、使用するこれらの集合プロセスを指しますg人生経験を通じてエインドされています。時々、学習プロセスは脳内で非常にエンコードされ、脅迫的な状況のように情報の検索がほぼ自動的に発生するようになります。

したがって、

メモリは、コンピューターと同様に、神経学習における重要な概念です。情報の効果的なエンコーディングは、ニーモニックテクニックを使用して支援できます。これらの方法では、メモリキューを介して大きな情報の塊を記憶することが含まれます。たとえば、個人は、各単語にリスト内のすべての単語の最初の文字が含まれる文を作成することにより、長い単語を学ぶことを求める場合があります。別のアプローチには、単語を表す想像力豊かな視覚的イメージを作成することが含まれる場合があります。このアプローチは、医学用語のような複雑な情報を記憶するのが一般的です。

ニーモニックデバイスは、しばしば神経学習における別の重要な概念に依存しています。学習スタイルのタイプは、脳が最も有線ですプレメント。視覚学習方法にはより熟練している人もいれば、学習がより読みやすいときや単語ベースの方がうまくいく人もいます。その他のアプローチには、聴覚学習と応用協力学習が含まれる場合があります。

神経学習の一部の教師は、学習に対する全体的なアプローチを受け入れています。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方法に依存するのではなく、アイデアと概念を自然主義的な方法で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、個人が独自のユニークな関連性を作成して記憶の中で概念を固める木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、ニューロンまたは脳細胞のネットワーク間で発生します。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ことがあります。このようなニューラルネットワークにはProvがあります音声認識からロボットのコントロールの実装に至るまで、多数の複雑なマシンのパフォーマンスアリーナで役立ちます。

これらの方法では、ヒトニューロンが単位またはノードとして知られている後にパターン化された人工的な小さな構造。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け取るようにプログラムされており、情報、または出力を送信します。人工知能機械では、人工知能システム内で関連性が作成されるように、入力および出力コンポーネントが繰り返し接続されています。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、 - 人間の学習と同様に、エンコードされ記憶されるにつれて関連性を強化することができます。強化は、学習ルール、または加重測定と数学的な神経アルゴリズムを介して発生します。