Wat is neuraal leren?

Neuraal leren is gebaseerd op de overtuiging dat de hersenen werken als een computer wanneer deze nieuwe informatie verwerkt. Gegevensinvoer, organisatie en ophalen zijn primaire overwegingen. De biologische basis van neuraal leren is een neuraal systeem, dat verwijst naar de onderling verbonden structuur van hersencellen. Dit begrip van de relatie tussen hersenstructuur en functie is toegepast op het ontwikkelen van beter leren en geheugenbehoudconcepten. Het framework dient ook als basis voor kunstmatige neurale netwerksystemen.

Volgens het neurale leermodel komt informatie eerst de hersenen binnen via gegevensinvoer. De hersenen moeten deze informatie vervolgens opslaan en combineren met reeds aanwezige informatie via gegevensorganisatie. De laatste stap is het ophalen van gegevens, waarin de hersenen systemen ontwikkelen voor het nemen van opgeslagen informatie van de geest en het gebruik ervan. Neuraal leren verwijst dus naar deze collectieve processen waarin de hersenen informatie verzamelen, opslaan en informatie gebruikenbekwaam door levenservaringen. Soms worden leerprocessen zo gecodeerd in de hersenen dat het ophalen van informatie bijna automatisch plaatsvindt, zoals in bedreigende situaties.

geheugen is daarom een ​​essentieel concept in neuraal leren, net zoals met computers. Effectieve codering van informatie kan worden geholpen met mnemonische technieken. Deze methoden omvatten het onthouden van grote stukken informatie via geheugenaanwijzingen. Een persoon kan bijvoorbeeld proberen een lange reeks woorden te leren door een zin te maken waarin elk woord de eerste letter van elk woord in de lijst bevat. Een andere benadering kan inhouden dat het creëren van een fantasierijk visueel beeld dat een woord vertegenwoordigt. Deze aanpak is gebruikelijk in het onthouden van complexe informatie zoals medische termen.

Mnemonische apparaten zijn vaak afhankelijk van een ander belangrijk concept in neuraal leren: het type leerstijl dat een brein het meest is aangesloten op IMplement. Sommige individuen zijn bekwaamer met visuele leermethoden, terwijl anderen beter werken als leren meer lezen of op woorden gebaseerd is. Andere benaderingen kunnen auditief leren en toegepast coöperatief leren zijn.

Sommige leraren van neuraal leren omarmen een holistische benadering van leren. Met andere woorden, individuen moeten ideeën en concepten op een naturalistische manier overwegen, in plaats van te vertrouwen op de leermethoden van de rote die de nadruk leggen op specifieke en geïsoleerde feiten. Opmerking kan dus bestaan ​​uit een boomachtige benadering waarin concepten van elkaar aftakken en individuen hun eigen unieke associaties creëren om concepten in hun geheugen te stollen.

Transmissie en opslag van informatie vindt plaats tussen netwerken van neuronen of hersencellen. Neurale netwerken vormen ook de basis van veel kunstmatige intelligentie. Neuraal leren verwijst in feite soms naar de methoden van kunstmatige intelligentieontwerp die menselijke neurale structuren nabootsen. Dergelijke neurale netwerken hebben proven nuttig in tal van complexe machineprestaties, variërend van spraakherkenning tot het implementeren van bedieningselementen voor robots.

Voor deze methoden staan ​​de kunstmatige kleine structuren die gevormd zijn na menselijke neuronen bekend als eenheden of knooppunten. Net als neuronen zijn deze eenheden geprogrammeerd om inkomende informatie of input te ontvangen, en ook om informatie of uitvoer te verzenden. In kunstmatige intelligentiemachines zijn input- en uitvoercomponenten herhaaldelijk verbonden, zodat associaties worden gecreëerd binnen het kunstmatige intelligentiesysteem. Deze gevormde associaties vormen neuraal leren voor het systeem, en - net als menselijk leren - kunnen de associaties worden versterkt als ze worden gecodeerd en onthouden. De versterking vindt plaats via leerregels, of gewogen metingen en wiskundige neurale algoritmen.