신경 학습이란 무엇입니까?

신경 학습은 새로운 정보를 처리 할 때 뇌가 컴퓨터처럼 작동한다는 신념에 근거합니다. 데이터 입력, 구성 및 검색이 주요 고려 사항입니다. 신경 학습의 생물학적 기초는 신경 시스템으로, 뇌 세포의 상호 연결된 구조를 나타냅니다. 뇌 구조와 기능 사이의 관계에 대한 이해는 더 나은 학습 및 기억 유지 개념을 개발하는 데 적용되었습니다. 이 프레임 워크는 인공 신경 네트워크 시스템의 기초 역할도합니다.

신경 학습 모델에 따르면, 정보는 먼저 데이터 입력을 통해 뇌로 들어갑니다. 그런 다음 뇌는이 정보를 저장하고 데이터 구성을 통해 이미 존재하는 정보와 결합해야합니다. 마지막 단계는 두뇌가 저장된 정보를 마음에서 가져 와서 사용하는 시스템을 개발하는 데이터 검색입니다. 신경 학습은 따라서 두뇌가 인생 경험을 통해 얻은 정보를 수집, 저장 및 사용하는 이러한 집단적 과정을 말합니다. 때때로, 학습 과정은 뇌에서 그렇게 인코딩되어 정보 검색이 위협 상황에서와 같이 거의 자동으로 발생합니다.

따라서 메모리는 컴퓨터와 마찬가지로 신경 학습에서 중요한 개념입니다. 니모닉 기술을 사용하면 정보를 효과적으로 인코딩 할 수 있습니다. 이 방법에는 메모리 큐를 통해 많은 양의 정보를 기억하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 개인은 각 단어가 목록에있는 모든 단어의 첫 문자를 포함하는 문장을 작성하여 긴 단어를 배우려고 할 수 있습니다. 또 다른 접근법은 단어를 나타내는 상상의 시각적 이미지를 만드는 것을 포함 할 수 있습니다. 이 방법은 의학 용어와 같은 복잡한 정보를 암기하는 데 일반적입니다.

니모닉 장치는 종종 신경 학습의 또 다른 중요한 개념에 의존합니다. 두뇌가 가장 많이 구현하는 학습 스타일의 유형입니다. 시각적 학습 방법에 능숙한 사람이있는 반면, 학습이 읽기 또는 단어 기반 일 때 더 잘 일하는 사람도 있습니다. 다른 접근법으로는 청각 학습 및 응용 협동 학습이 있습니다.

신경 학습의 일부 교사는 학습에 대한 전체적인 접근 방식을 채택합니다. 다시 말해, 개인은 구체적이고 고립 된 사실을 강조하는 학습 방법에 의존하기보다는 아이디어와 개념을 자연스럽게 생각해야합니다. 노트 작성은 개념이 서로 분리되어 있고 개인이 자신의 고유 한 연관성을 만들어서 메모리에 개념을 강화하는 트리와 유사한 접근 방식으로 구성 될 수 있습니다.

정보의 전송 및 저장은 뉴런 네트워크 또는 뇌 세포간에 발생합니다. 신경망은 또한 많은 인공 지능의 기초입니다. 실제로 신경 학습은 때때로 인간의 신경 구조를 모방하는 인공 지능 설계 방법을 말합니다. 이러한 신경망은 음성 인식에서 로봇 제어 구현에 이르기까지 수많은 복잡한 기계 성능 분야에서 유용한 것으로 입증되었습니다.

이러한 방법들에있어서, 인간 뉴런 후에 패턴 화 된 인공적인 작은 구조는 단위 또는 노드로 알려져있다. 뉴런과 마찬가지로이 장치는 들어오는 정보 또는 입력을 수신하고 정보를 전송하거나 출력하도록 프로그래밍됩니다. 인공 지능 기계에서는 입력 및 출력 구성 요소가 반복적으로 연결되어 인공 지능 시스템 내에 연결이 만들어집니다. 이러한 형성된 연관성은 시스템에 대한 신경 학습을 구성하며, 인간 학습과 마찬가지로, 암호화되고 암기 될 때 연관성을 강화할 수 있습니다. 강화는 학습 규칙, 가중 측정 및 수학적 신경 알고리즘을 통해 발생합니다.