Wat is neuraal leren?

Neuraal leren is gebaseerd op de overtuiging dat het brein werkt als een computer wanneer het 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 bij het ontwikkelen van concepten voor beter leren en geheugenbehoud. Het raamwerk dient ook als basis voor kunstmatige neurale netwerksystemen.

Volgens het neurale leermodel komt informatie eerst het brein 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, waarbij de hersenen systemen ontwikkelen om opgeslagen informatie uit de geest te halen en te gebruiken. Neuraal leren verwijst dus naar deze collectieve processen waarin het brein informatie verzamelt, opslaat en gebruikt tijdens levenservaringen. Soms worden leerprocessen zo gecodeerd in de hersenen dat het ophalen van informatie bijna automatisch gebeurt, zoals in bedreigende situaties.

Geheugen is daarom een ​​essentieel concept in neuraal leren, net zoals bij computers. Effectieve codering van informatie kan worden geholpen met mnemonische technieken. Deze methoden omvatten het onthouden van grote hoeveelheden informatie via geheugensignalen. 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 het creëren van een fantasierijk visueel beeld zijn dat een woord voorstelt. Deze benadering is gebruikelijk bij het onthouden van complexe informatie zoals medische termen.

Mnemonic-apparaten zijn vaak afhankelijk van een ander belangrijk concept in neuraal leren: het type leerstijl dat een brein het meest moet gebruiken. Sommige individuen zijn meer bedreven in visuele leermethoden, terwijl anderen beter werken wanneer leren meer lezen of op woorden gebaseerd zijn 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 in overweging nemen, in plaats van te vertrouwen op methoden voor het leren op afstand die specifieke en geïsoleerde feiten benadrukken. Het maken van notities zou dus kunnen bestaan ​​uit een boomachtige benadering waarbij concepten uit elkaar vertakken en individuen hun eigen unieke associaties creëren om concepten in hun geheugen te stollen.

Overdracht en opslag van informatie vindt plaats tussen netwerken van neuronen of hersencellen. Neurale netwerken vormen ook de basis van veel kunstmatige intelligentie. In feite verwijst neuraal leren soms naar de methoden van kunstmatige intelligentie die menselijke neurale structuren nabootsen. Dergelijke neurale netwerken zijn nuttig gebleken in tal van complexe arena's van machineprestaties, variërend van spraakherkenning tot het implementeren van besturingselementen voor robots.

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