Co to jest nauka neuronowa?
Uczenie się neuronowe opiera się na przekonaniu, że mózg działa jak komputer, gdy przetwarza nowe informacje. Wprowadzanie danych, organizacja i pobieranie są podstawowymi zagadnieniami. Biologiczną podstawą uczenia neuronowego jest układ nerwowy, który odnosi się do wzajemnie połączonej struktury komórek mózgowych. To zrozumienie związku między strukturą mózgu a funkcją zostało zastosowane do opracowania lepszych koncepcji uczenia się i zachowania pamięci. Ramy służą również jako podstawa systemów sztucznych sieci neuronowych.
Zgodnie z modelem uczenia neuronowego informacje najpierw trafiają do mózgu poprzez wprowadzanie danych. Mózg musi następnie przechowywać te informacje i łączyć je z już istniejącymi informacjami za pośrednictwem organizacji danych. Ostatnim krokiem jest wyszukiwanie danych, w którym mózg rozwija systemy do pobierania przechowywanych informacji z umysłu i korzystania z nich. Uczenie się neuronowe odnosi się zatem do tych zbiorowych procesów, w których mózg gromadzi, przechowuje i wykorzystuje informacje uzyskane w trakcie doświadczeń życiowych. Czasami procesy uczenia się są tak zakodowane w mózgu, że wyszukiwanie informacji następuje niemal automatycznie, jak w sytuacjach zagrożenia.
Pamięć jest zatem istotną koncepcją w uczeniu się neuronowym, podobnie jak w przypadku komputerów. Skuteczne kodowanie informacji może być wspomagane technikami mnemonicznymi. Metody te polegają na zapamiętywaniu dużych fragmentów informacji za pomocą pamięci. Na przykład jednostka może chcieć nauczyć się długiego ciągu słów, tworząc zdanie, w którym każde słowo zawiera pierwszą literę każdego słowa na liście. Inne podejście może obejmować stworzenie wyobraźni wizualnego obrazu, który reprezentuje słowo. Takie podejście jest powszechne w zapamiętywaniu złożonych informacji, takich jak terminy medyczne.
Urządzenia monemoniczne często zależą od innej ważnej koncepcji w uczeniu się neuronowym: rodzaju stylu uczenia się, który najlepiej zastosować w mózgu. Niektóre osoby są bardziej biegłe w wizualnych metodach uczenia się, podczas gdy inne działają lepiej, gdy uczenie się opiera się bardziej na czytaniu lub na słowach. Inne podejścia mogą obejmować uczenie się słuchu i stosowane wspólne uczenie się.
Niektórzy nauczyciele uczenia neuronowego przyjmują holistyczne podejście do uczenia się. Innymi słowy, jednostki powinny rozważać pomysły i koncepcje w sposób naturalistyczny, zamiast polegać na metodach uczenia się na pamięć, które podkreślają konkretne i izolowane fakty. Robienie notatek może zatem polegać na podejściu drzewiastym, w którym pojęcia rozgałęziają się od siebie, a jednostki tworzą własne unikalne skojarzenia, aby utrwalić pojęcia w pamięci.
Przekazywanie i przechowywanie informacji odbywa się między sieciami neuronów lub komórek mózgowych. Sieci neuronowe są również podstawą wielu sztucznej inteligencji. W rzeczywistości uczenie się neuronowe czasami odnosi się do metod projektowania sztucznej inteligencji, które naśladują ludzkie struktury neuronowe. Takie sieci neuronowe okazały się przydatne w wielu złożonych obszarach wydajności maszyn, od rozpoznawania mowy po wdrażanie kontroli robotów.
W przypadku tych metod sztuczne małe struktury, które są wzorowane na ludzkich neuronach, są znane jako jednostki lub węzły. Podobnie jak neurony, jednostki te są zaprogramowane do odbierania przychodzących informacji lub danych wejściowych, a także do przesyłania informacji lub danych wyjściowych. W maszynach sztucznej inteligencji elementy wejściowe i wyjściowe są wielokrotnie łączone, dzięki czemu w systemie sztucznej inteligencji powstają skojarzenia. Te utworzone stowarzyszenia stanowią neuronalne uczenie się dla systemu i - podobnie jak uczenie się człowieka - stowarzyszenia można wzmocnić, ponieważ są kodowane i zapamiętywane. Wzmocnienie następuje poprzez reguły uczenia się lub ważone pomiary i matematyczne algorytmy neuronowe.