Wat is neurale netwerkclassificatie?
Neurale netwerkclassificatie is het proces waarmee computers gegevens kunnen classificeren met behulp van circuitmotieven die in biologische neurale netwerken worden gevonden. Het neurale circuit is het meest complexe circuit dat bekend is en is in staat tot meer gegevensverwerking - zowel parallel als serieel - dan elke andere computer die vanaf 2011 bestaat, en een reden waarom het zo krachtig is, is het adaptieve vermogen van neurale circuits. Verbindingen, synapsen en functionele logische poorten kunnen versterken en verzwakken op basis van eerdere informatie en neurale schietfrequenties. Dezelfde circuitaanpassing aan efficiënte informatie-integratie en gegevensverwerking voor statistische classificatie kan worden benut door deze circuitmotieven en -methoden in computerontwerpen op te nemen.
Het brein is een indrukwekkende bron van verwerkingskracht gecombineerd met natuurlijk voorkomende niet-lineaire statistische datamodelleringstools. De motieven in neurale schakelingen variëren van eenvoudige verwerkingseenheden tot complexe informatie-integratiesystemen. De biologische adaptieve systemen in neurale netwerken veranderen hoe ze informatie verwerken op basis van eerder ontvangen informatie. Net zoals iemand leert achtergrondgeluid te overstemmen, kan een kunstmatig neuraal netwerk leren afzonderlijke stukjes informatie anders te wegen, waardoor informatie die het systeem heeft geleerd aan te duiden als 'belangrijk', zwaarder wordt.
Computationele modellen voor classificatie van neurale netwerken maken gebruik van de kennis die is opgedaan bij het bestuderen van de natuurlijk voorkomende verwerkingsmogelijkheden van neurale netwerken, van eenheden binnen het circuit tot het proces waardoor informatie wordt gewogen. Deze motieven kunnen vervolgens beter worden begrepen, waardoor meer inzicht wordt verkregen in de werking van de hersenen en het motief in silico wordt nagebootst , wat betekent dat computers worden gebruikt voor grotere statistische verwerkingscapaciteit voor neurale netwerken. De toepassingen van neurale netwerkclassificatie zijn ingrijpend, maar de vooruitgang die in 2011 is geboekt, was relatief klein, voornamelijk vanwege de nieuwsgierigheid naar de studie en het begrip van neurale netwerken.
Informatieverwerkingsmethoden met adaptieve systemen, die de beweeglijke circuits in de hersenen nabootsen, zoals machinaal leren op basis van eerdere gegevensparameters, stellen wetenschappers in staat gegevens op een unieke en dynamische manier te verwerken. Sommige mensen zeggen dat dit noodzakelijk is omdat de gegevensverzameling in de wetenschap exponentieel is gegroeid en technieken om de hoeveelheid gegevens te vergroten efficiënter zijn geworden. Veel wetenschappers geloven dat de bottleneck in wetenschappelijke ontdekkingen assimilatie en gegevensverwerking zelf zal zijn. Voor statistische analyse zijn niet-lineaire, op machines gebaseerde leermethoden meer afhankelijk geworden.
Via een computermodel kunnen programmeurs kunstmatige neurale netwerken maken die bestaan uit kunstmatige neuronen om een mechanisch brein weer te geven - een in silico- informatieverwerkingseenheid die de statistische analyse dynamisch kan wijzigen op basis van eerder beoordeelde gegevens. In wezen zou het baseren van gegevensverwerking op neurale netwerkclassificatie wetenschappers in staat stellen krachtigere machines te creëren die kunnen leren. Een machine die in staat is zijn classificatiemogelijkheden dynamisch te wijzigen op basis van eerdere informatie, is een krachtig hulpmiddel om wetenschappers te helpen bij de problemen die worden veroorzaakt door grote hoeveelheden gegevens te analyseren.