신경 처리 란?

신경 처리는 원래 뇌가 작동하는 방식을 언급했지만이 용어는 일반적으로 생물학적 기능을 모방하는 컴퓨터 아키텍처를 설명하는 데 사용됩니다. 컴퓨터에서 신경 처리는 소프트웨어로 변화하는 상황에 적응하고 더 많은 정보를 사용할 수있을 때 기능을 개선 할 수있는 기능을 제공합니다. 신경 처리는 소프트웨어에서 사람의 얼굴을 인식하고 날씨를 예측하며 음성 패턴을 분석하고 게임에서 새로운 전략을 배우는 등의 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

인간의 뇌는 약 1,000 억 개의 뉴런으로 구성되어 있습니다. 이 뉴런은 정보를 처리하고 전송하는 간단한 기능을 개별적으로 제공하는 신경 세포입니다. 신경 세포가 신경 네트워크라고하는 클러스터에서 전송 및 처리 될 때, 메모리 생성 및 저장, 언어 처리 및 갑작스런 움직임에 대한 반응과 같은 결과가 복잡합니다.

인공 신경 처리는이 과정을 더 단순한 수준으로 모방합니다. 뉴런 또는 노드라고하는 작은 처리 장치는 데이터를 처리하고 전송하는 간단한 작업을 수행합니다. 단순 처리 장치가 커넥터를 통해 기본 정보를 결합함에 따라 정보 및 처리가 더 복잡해집니다. 새로운 정보를 입력하기 위해 인간 프로그래머가 필요한 기존의 컴퓨터 프로세서와 달리 신경 프로세서는 일단 프로그래밍되면 스스로 학습 할 수 있습니다.

예를 들어, 신경 프로세서는 체커에서 향상 될 수 있습니다. 인간의 뇌와 마찬가지로 컴퓨터는 상대방의 특정 움직임이 함정을 만들기 위해 만들어진다는 것을 알게됩니다. 기본 프로그래밍으로 컴퓨터가 함정에 처음 넘어 질 수 있습니다. 그러나 특정 트랩이 자주 나타날수록 컴퓨터가 해당 데이터에 더 많은 관심을 기울이고 그에 따라 반응하기 시작합니다.

신경 프로그래머들은 컴퓨터가 특정 결과에 "무게"지불한다는 주목을 받고 있습니다. 전통적인 처리는 컴퓨터에 게임의 기본 규칙과 제한된 수의 전략 만 제공합니다. 신경 처리는 데이터를 수집하고 더 중요한 정보에 더주의를 기울임으로써 시간이 지남에 따라 더 나은 전략을 배웁니다.

신경 처리의 힘은 유연성에 있습니다. 뇌에서 정보는 전기 충격 (작은 충격 또는 화학 신호)으로 나타납니다. 인공 신경 처리에서 정보는 숫자 값으로 표시됩니다. 이 값은 인공 뉴런이 활성화되는지 휴면 상태를 유지하고 신호를 보내는 위치도 결정합니다. 예를 들어 특정 체커가 특정 사각형으로 이동하면 신경망은 해당 정보를 숫자 데이터로 읽습니다. 이 데이터는 증가하는 정보와 비교되어 결과적으로 조치 또는 출력을 작성합니다.