Hva er klassifisering av nevralt nettverk?

Neural nettverksklassifisering er prosessen som datamaskiner er i stand til å klassifisere data ved å bruke kretsmotiver som finnes i biologiske nevrale nettverk. Den nevrale kretsen er den mest komplekse kretsen som er kjent og er i stand til mer databehandling - både parallelt og serielt - enn noen datamaskin som eksisterer fra 2011, og en grunn til at den er så kraftig er den adaptive evnen til nevrale kretsløp. Tilkoblinger, synapser og funksjonelle logiske porter kan styrke og svekkes basert på tidligere informasjon og nevrale skytefrekvenser. Denne samme kretstilpasningen til effektiv informasjonsintegrasjon og databehandling for statistisk klassifisering kan utnyttes ved å inkorporere disse kretsmotivene og metodene i datadesign.

Hjernen er en imponerende kilde til prosesseringskraft kombinert med naturlig forekommende ikke -lineære statistiske datamodelleringsverktøy. Motivene som finnes i nevrale kretsløp varierer fra enkle prosesseringsenheter til kompleks informasjonsintegration -systemer. De biologiske adaptive systemene i nevrale nettverk endrer hvordan de behandler informasjon basert på tidligere mottatt informasjon. Mye på samme måte som en person lærer å drukne ut bakgrunnsstøy, kan et kunstig nevralt nettverk lære å vekte separate informasjonsstykker annerledes, og gi mer vekt på informasjon som systemet har lært å utpeke som "viktig."

Beregningsmodeller for nevrale nettverksklassifisering drar nytte av kunnskapen som er oppnådd ved å studere de naturlig forekommende nevrale nettverksbehandlingsfunksjonene, fra enheter innenfor kretsløpet til prosessen som informasjonen vektes gjennom. Disse motivene kan da forstås bedre, og utlån ytterligere innsikt i hjernenes arbeid, samt gjenskape motivet i silico , noe som betyr at datamaskiner brukes til større statistisk nevralt nettverksklassifiseringsprosessSSING POWER. Anvendelsene av nevrale nettverksklassifisering er vidtrekkende, men fremdriften som ble gjort innen 2011 hadde vært relativt liten, hovedsakelig på grunn av studien og forståelsen av nevrale nettverk.

Informasjonsbehandlingsmetoder som inkluderer adaptive systemer, og etterligner de bevegelige kretsløp i hjernen, for eksempel maskinlæring basert på tidligere dataparametere, lar forskere behandle data på en unik og dynamisk måte. Noen mennesker sier at dette er nødvendig fordi dataakkumulering i vitenskapen har vokst eksponentielt og teknikker for å øke mengden data som er tatt har blitt mer effektive. Mange forskere mener at flaskehalsen i vitenskapelige funn vil være assimilering og databehandling i seg selv. For statistisk analyse har ikke-lineære, maskinbaserte læringsmetoder blitt mer avhengig av.

Gjennom en beregningsmodell kan programmerere lage kunstige nevrale nettverk som består av kunstige nEuroner for å representere en mekanisk hjerne-en i silico informasjonsbehandlingsenhet som har evnen til å endre dens statistiske analyse dynamisk basert på tidligere vurderte data. I hovedsak kan basering av databehandling på nevrale nettverksklassifisering tillate forskere å lage kraftigere maskiner som er i stand til å lære. En maskin som er i stand til dynamisk å endre klassifiseringsevnen basert på tidligere informasjon, er et kraftig verktøy laget for å hjelpe forskere i problemene som er produsert ved å prøve å analysere store datamengder.