Co to jest uczenie się neuronowe?

Uczenie neuronowe opiera się na przekonaniu, że mózg działa jak komputer, gdy przetwarza nowe informacje. Wkład danych, organizacja i pobieranie są głównymi rozważaniami. Biologiczną podstawą uczenia się neuronowego jest układ neuronowy, który odnosi się do powiązanej ze sobą struktury komórek mózgowych. To zrozumienie związku między strukturą mózgu a funkcją zastosowano do opracowywania lepszych koncepcji uczenia się i retencji pamięci. Ramy służy również jako podstawa sztucznych systemów sieci neuronowych.

Zgodnie z modelem uczenia się neuronowego informacje najpierw wchodzi do mózgu poprzez dane wejściowe. Mózg musi następnie przechowywać te informacje i połączyć je z już obecnymi informacjami za pośrednictwem organizacji danych. Ostatnim krokiem jest pobieranie danych, w którym mózg rozwija systemy do przyjmowania przechowywanych informacji z umysłu i ich korzystania. Uczenie neuronowe odnosi się zatem do tych zbiorowych procesów, w których mózg gromadzi, przechowuje i wykorzystuje informacje gAined poprzez doświadczenia życiowe. Czasami procesy uczenia się są tak zakodowane w mózgu, że pobieranie informacji występuje prawie automatycznie, jak w sytuacjach groźnych.

Pamięć

jest zatem istotną koncepcją uczenia się neuronowego, podobnie jak w przypadku komputerów. Skuteczne kodowanie informacji może być wspomagane z technikami mnemonicznymi. Metody te obejmują zapamiętywanie dużych fragmentów informacji za pomocą wskazówek pamięci. Na przykład jednostka może starać się nauczyć długi ciąg słów, tworząc zdanie, w którym każde słowo zawiera pierwszą literę każdego słowa na liście. Inne podejście może obejmować stworzenie pomysłowego obrazu wizualnego, który reprezentuje słowo. Takie podejście jest powszechne w zapamiętywaniu złożonych informacji, takich jak terminy medyczne.

Urządzenia mnemoniczne często zależą od kolejnej ważnej koncepcji uczenia się neuronowego: rodzaj stylu uczenia się mózg jest najbardziej podłączony do IMzarośla. Niektóre osoby są bardziej biegłe w wizualnych metodach uczenia się, podczas gdy inne działają lepiej, gdy nauka jest bardziej czytana lub oparta na słowach. Inne podejścia mogą obejmować uczenie się słuchowe i uczenie się kooperacyjnego.

Niektórzy nauczyciele nauki neuronowej obejmują całościowe podejście do nauki. Innymi słowy, jednostki powinni rozważyć pomysły i koncepcje w naturalistyczny sposób, zamiast polegać na metodach uczenia się na rote, które podkreślają określone i odizolowane fakty. Przyjmowanie notatek może zatem obejmować podejście podobne do drzewa, w którym koncepcje rozgałęziają się od siebie, a jednostki tworzą własne unikalne skojarzenia, aby zestalić pojęcia w ich pamięci.

Transmisja i przechowywanie informacji występuje wśród sieci neuronów lub komórek mózgowych. Sieci neuronowe są również podstawą wielu sztucznej inteligencji. W rzeczywistości uczenie neuronowe czasami odnosi się do metod projektowania sztucznej inteligencji, które naśladują ludzkie struktury neuronowe. Takie sieci neuronowe mają PrzanEN Przydatne na wielu złożonych arenach wydajności maszyn, od rozpoznawania mowy po wdrażanie elementów sterujących dla robotów.

Dla tych metod sztuczne małe struktury, które są wzorowane na ludzkich neuronach, są znane jako jednostki lub węzły. Podobnie jak neurony, jednostki te są zaprogramowane w celu otrzymywania informacji przychodzących lub danych wejściowych, a także do przesyłania informacji lub wyjścia. W maszynach sztucznej inteligencji komponenty wejściowe i wyjściowe są wielokrotnie połączone, aby powiązania są tworzone w systemie sztucznej inteligencji. Te utworzone stowarzyszenia stanowią uczenie się neuronowe dla systemu i - podobnie jak uczenie się człowieka - skojarzenia można wzmocnić, gdy są one zakodowane i zapamiętywane. Wzmocnienie odbywa się poprzez zasady uczenia się lub ważone pomiary i matematyczne algorytmy neuronowe.