신경 처리 란 무엇입니까?

신경 처리는 원래 뇌가 작동하는 방식을 언급했지만이 용어는 일반적으로 생물학적 기능을 모방하는 컴퓨터 아키텍처를 설명하는 데 사용됩니다. 컴퓨터에서 신경 처리는 소프트웨어가 변화하는 상황에 적응하고 더 많은 정보를 사용할 수있게함에 따라 기능을 향상시킬 수있는 기능을 제공합니다. 신경 처리는 소프트웨어에서 사용하여 인간의 얼굴 인식, 날씨 예측, 언어 패턴 분석 및 게임에서 새로운 전략을 배우는 것과 같은 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

인간의 뇌는 약 1,000 억 개의 뉴런으로 구성됩니다. 이 뉴런은 정보를 개별적으로 처리하고 전달하는 간단한 기능을 수행하는 신경 세포입니다. 신경 세포가 신경망이라고하는 클러스터에서 전송 및 처리 할 때, 결과는 메모리 생성 및 저장, 처리 언어, 갑작스런 움직임에 반응하는 것과 같은 복잡합니다.

인공 신경 처리는이 과정을 더 간단한 수준에서 모방합니다. a라고하는 작은 가공 장치뉴런 또는 노드는 데이터 처리 및 전송하는 간단한 작업을 수행합니다. 간단한 처리 장치가 커넥터를 통해 기본 정보를 결합함에 따라 정보 및 처리가 더욱 복잡해집니다. 새로운 정보를 입력하기 위해 인간 프로그래머가 필요한 기존 컴퓨터 프로세서와 달리 신경 프로세서는 프로그래밍되면 스스로 배울 수 있습니다.

예를 들어

신경 프로세서는 체커에서 개선 할 수 있습니다. 인간의 두뇌와 마찬가지로 컴퓨터는 상대방의 특정 움직임이 함정을 만들기 위해 만들어진다는 것을 알게됩니다. 기본 프로그래밍을 통해 컴퓨터가 처음으로 트랩에 빠질 수 있습니다. 그러나 특정 함정이 더 자주 나타날수록 컴퓨터가 해당 데이터에 대한 비용이 많이 들고 그에 따라 반응하기 시작합니다.

신경 프로그래머는 컴퓨터가 특정 결과에 "무게"를 지불한다는 점점 더 많은 관심을 불러 일으킨다. 전통적인 처리는 컴퓨터를 제공합니다게임의 기본 규칙과 제한된 수의 전략만으로. 신경 처리는 데이터를 수집하고 더 중요한 정보에 더 큰 관심을 기울임으로써 시간이 지남에 따라 더 나은 전략을 배웁니다.

신경 처리의 힘은 유연성입니다. 뇌에서, 정보는 전기 화학적 충동 - 작은 충격 또는 화학 신호로 제시된다. 인공 신경 처리에서 정보는 숫자 값으로 제시됩니다. 이 값은 인공 뉴런이 활성화되는지 또는 휴면 상태를 유지하는지 여부를 결정하고 신호를 보낼 위치를 결정합니다. 예를 들어 특정 체커가 특정 정사각형으로 이동하면 신경망은 해당 정보를 숫자 데이터로 읽습니다. 이 데이터는 점점 더 많은 정보와 비교하여 조치 또는 출력을 만듭니다.