Wat is neurale netwerkclassificatie?
Neurale netwerkclassificatie is het proces waardoor computers gegevens kunnen classificeren met behulp van circuitmotieven die worden gevonden in biologische neurale netwerken. Het neurale circuit is het meest complexe circuit dat bekend is en is in staat tot meer gegevensverwerking - zowel parallel als serieel - dan elke computer die bestaat vanaf 2011, 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 vuursnelheden. Deze zelfde aanpassing van het circuit aan efficiënte informatie -integratie en gegevensverwerking voor statistische classificatie kan worden benut door de opname van deze circuitmotieven en methoden in computerontwerpen.
De hersenen zijn een indrukwekkende bron van verwerkingskracht in combinatie met natuurlijk voorkomende niet -lineaire statistische gegevensmodelleringsmodellering. De motieven die in neurale circuits worden gevonden, variëren van eenvoudige verwerkingseenheden tot complexe informatie -integrasystemen. De biologische adaptieve systemen in neurale netwerken veranderen hoe ze informatie verwerken op basis van eerdere ontvangen informatie. Veel op dezelfde manier als een persoon leert achtergrondgeluid te overstemmen, kan een kunstmatig neuraal netwerk leren om afzonderlijke stukjes informatie anders te wegen, waardoor informatie meer wordt gewogen die het systeem heeft geleerd aan te duiden als "belangrijk".
.Computationele modellen voor neurale netwerkclassificatie maken gebruik van de kennis die is opgedaan bij het bestuderen van de natuurlijk voorkomende neurale netwerkverwerkingsmogelijkheden, van eenheden binnen het circuit tot het proces waardoor informatie wordt gewogen. Deze motieven kunnen dan beter worden begrepen, verstrekken verder inzicht in de werking van de hersenen en het herscheppen van het motief in silico , wat betekent dat computers worden gebruikt voor een grotere statistische neurale netwerkclassificatieprocesSsing Power. De toepassingen van neurale netwerkclassificatie zijn verreikend, maar de vooruitgang van 2011 was relatief klein geweest, grotendeels vanwege de onderneming van het onderzoek en begrip van neurale netwerken.
methoden voor informatieverwerking die adaptieve systemen bevatten, waarbij het beweeglijke circuit in de hersenen, zoals machine learning, op basis van eerdere gegevensparameters nabootst, kunnen wetenschappers gegevens op een unieke en dynamische manier verwerken. Sommige mensen zeggen dat dit noodzakelijk is omdat de accumulatie van gegevens in de wetenschap exponentieel is groeien en technieken om de hoeveelheid genomen gegevens te vergroten, efficiënter zijn geworden. Veel wetenschappers geloven dat het knelpunt in wetenschappelijke ontdekkingen zelf assimilatie en gegevensverwerking zal zijn. Voor statistische analyse zijn niet-lineaire methoden op machine-gebaseerde leermethoden zwaarder vertrouwd.
Via een computermodel kunnen programmeurs kunstmatige neurale netwerken maken die bestaan uit kunstmatige nEurons om een mechanisch brein te vertegenwoordigen-een in silico informatieverwerkingseenheid die de mogelijkheid heeft om zijn statistische analyse dynamisch te wijzigen op basis van eerdere beoordeelde gegevens. In wezen kan het baseren van gegevensverwerking op neurale netwerkclassificatie wetenschappers in staat stellen om krachtigere machines te creëren die kunnen leren. Een machine die in staat is om zijn classificatiemogelijkheden op basis van eerdere informatie dynamisch te wijzigen, is een krachtig hulpmiddel om wetenschappers te helpen bij de problemen die worden geproduceerd door te proberen grote hoeveelheden gegevens te analyseren.