Co to jest klasyfikacja sieci neuronowej?

Klasyfikacja sieci neuronowej to proces, w którym komputery są w stanie klasyfikować dane przy użyciu motywów obwodów znajdujących się w biologicznych sieciach neuronowych. Obwód neuronowy jest najbardziej złożonym znanym obwodem i jest w stanie przetwarzać więcej danych - zarówno równolegle, jak i szeregowo - niż jakikolwiek komputer istniejący w 2011 roku, a jednym z powodów, dla których jest tak potężny, jest zdolność adaptacyjna obwodów neuronowych. Połączenia, synapsy i funkcjonalne bramki logiczne mogą się wzmacniać i osłabiać na podstawie wcześniejszych informacji i częstotliwości strzelania do neuronów. Ta sama adaptacja obwodu do wydajnej integracji informacji i przetwarzania danych do klasyfikacji statystycznej może być wykorzystana poprzez włączenie tych motywów i metod obwodu do projektów komputerowych.

Mózg jest imponującym źródłem mocy obliczeniowej w połączeniu z naturalnie występującymi nieliniowymi narzędziami do modelowania danych statystycznych. Motywy występujące w obwodach neuronowych różnią się od prostych jednostek przetwarzających do złożonych systemów integracji informacji. Biologiczne systemy adaptacyjne w sieciach neuronowych zmieniają sposób przetwarzania informacji na podstawie wcześniej otrzymanych informacji. W podobny sposób, w jaki osoba uczy się zagłuszać hałas tła, sztuczna sieć neuronowa może nauczyć się ważyć różne fragmenty informacji w różny sposób, zwiększając wagę informacji, które system nauczył się określać jako „ważne”.

Modele obliczeniowe do klasyfikacji sieci neuronowych wykorzystują wiedzę zdobytą podczas badania naturalnie występujących możliwości przetwarzania sieci neuronowej, od jednostek w obwodzie po proces ważenia informacji. Motywy te można następnie lepiej zrozumieć, umożliwiając lepszy wgląd w funkcjonowanie mózgu, a także odtwarzając motyw in silico , co oznacza, że ​​komputery są wykorzystywane do większej statystycznej mocy obliczeniowej klasyfikacji sieci neuronowej. Zastosowania klasyfikacji sieci neuronowych są dalekosiężne, ale postęp poczyniony do 2011 r. Był stosunkowo niewielki, głównie ze względu na powstanie badań i zrozumienie sieci neuronowych.

Metody przetwarzania informacji, które obejmują systemy adaptacyjne, naśladujące ruchliwe obwody w mózgu, takie jak uczenie maszynowe na podstawie poprzednich parametrów danych, umożliwiają naukowcom przetwarzanie danych w unikalny i dynamiczny sposób. Niektóre osoby twierdzą, że jest to konieczne, ponieważ gromadzenie danych w nauce rośnie wykładniczo, a techniki zwiększania ilości pobieranych danych stają się coraz bardziej wydajne. Wielu naukowców uważa, że ​​wąskim gardłem w odkryciach naukowych będzie asymilacja i samo przetwarzanie danych. W przypadku analizy statystycznej silniej polegano na nieliniowych metodach uczenia maszynowego.

Za pomocą modelu obliczeniowego programiści mogą tworzyć sztuczne sieci neuronowe złożone ze sztucznych neuronów, które reprezentują mechaniczny mózg - jednostkę przetwarzającą informacje in silico, która ma możliwość dynamicznej zmiany analizy statystycznej w oparciu o wcześniej ocenione dane. Zasadniczo oparcie przetwarzania danych na klasyfikacji sieci neuronowej może pozwolić naukowcom na stworzenie mocniejszych maszyn zdolnych do uczenia się. Maszyna zdolna do dynamicznego modyfikowania swoich zdolności klasyfikacyjnych w oparciu o wcześniejsze informacje jest potężnym narzędziem stworzonym, aby pomóc naukowcom w rozwiązywaniu problemów związanych z analizą dużych ilości danych.