O que é aprendizado neural?
O aprendizado neural é baseado na crença de que o cérebro opera como um computador quando está processando novas informações. Entrada de dados, organização e recuperação são considerações primárias. A base biológica do aprendizado neural é um sistema neural, que se refere à estrutura interconectada das células cerebrais. Esse entendimento da relação entre estrutura cerebral e função foi aplicado ao desenvolvimento de melhores conceitos de aprendizado e retenção de memória. A estrutura também serve como base dos sistemas de rede neural artificial.
De acordo com o modelo de aprendizado neural, as informações entram no cérebro através da entrada de dados. O cérebro deve então armazenar essas informações e combiná -las com informações já presentes via organização de dados. A etapa final é a recuperação de dados, na qual o cérebro desenvolve sistemas para obter informações armazenadas da mente e usá -las. Aprendizagem neural refere -se a esses processos coletivos nos quais o cérebro se reúne, armazena e usa informações GAnevado através de experiências de vida. Às vezes, os processos de aprendizagem se tornam tão codificados no cérebro que a recuperação de informações ocorre quase automaticamente, como em situações ameaçadoras.
A memória é, portanto, um conceito vital no aprendizado neural, assim como é com os computadores. A codificação eficaz da informação pode ser auxiliada com técnicas mnemônicas. Esses métodos envolvem memorizar grandes pedaços de informações por meio de pistas de memória. Por exemplo, um indivíduo pode procurar aprender uma longa série de palavras criando uma frase na qual cada palavra contém a primeira letra de cada palavra da lista. Outra abordagem pode envolver a criação de uma imagem visual imaginativa que represente uma palavra. Essa abordagem é comum na memorização de informações complexas, como termos médicos.
dispositivos mnemônicos geralmente dependem de outro conceito importante na aprendizagem neural: o tipo de estilo de aprendizagem que um cérebro é mais conectado a IMPlement. Algumas pessoas são mais proficientes com os métodos de aprendizado visual, enquanto outros funcionam melhor quando o aprendizado é mais leitura ou baseada em palavras. Outras abordagens podem incluir aprendizado auditivo e aprendizado cooperativo aplicado.
Alguns professores de aprendizado neural adotam uma abordagem holística da aprendizagem. Em outras palavras, os indivíduos devem considerar idéias e conceitos de maneira naturalista, em vez de depender de métodos de aprendizagem mecânica que enfatizam fatos específicos e isolados. Assim, a tomada de anotações pode consistir em uma abordagem semelhante a uma árvore na qual conceitos se ramificam um do outro e os indivíduos criam suas próprias associações únicas para solidificar conceitos em sua memória.
Transmissão e armazenamento de informações ocorre entre redes de neurônios ou células cerebrais. As redes neurais também são a base de muita inteligência artificial. De fato, o aprendizado neural às vezes se refere aos métodos de design de inteligência artificial que imitam estruturas neurais humanas. Essas redes neurais têm ProvEnviado em inúmeras arenas complexas de desempenho de máquinas, desde o reconhecimento de fala até a implementação de controles para robôs.
Para esses métodos, as pequenas estruturas artificiais que são padronizadas após os neurônios humanos são conhecidos como unidades ou nós. Como os neurônios, essas unidades são programadas para receber informações de entrada, ou entrada, e também para transmitir informações ou saída. Nas máquinas de inteligência artificial, os componentes de entrada e saída são conectados repetidamente para que as associações sejam criadas dentro do sistema de inteligência artificial. Essas associações formadas constituem aprendizado neural para o sistema e - como o aprendizado humano - as associações podem ser fortalecidas à medida que são codificadas e memorizadas. O fortalecimento ocorre por meio de regras de aprendizado, ou medições ponderadas e algoritmos neurais matemáticos.