Vad är Neural Network Classification?

Neurala nätverksklassificering är processen genom vilken datorer kan klassificera data med hjälp av kretsmotiv som finns i biologiska nervnätverk. Neuralkretsen är den mest komplexa kretsen som är känd och har kapacitet för mer databehandling - både parallellt och seriellt - än någon dator som existerar från och med 2011, och en anledning till att den är så kraftfull är den anpassningsförmågan hos neuralkretsar. Anslutningar, synapser och funktionella logikgrindar kan stärkas och försvagas baserat på tidigare information och neurala avfyrningshastigheter. Samma kretsanpassning till effektiv informationsintegration och databehandling för statistisk klassificering kan utnyttjas genom införlivande av dessa kretsmotiv och metoder i datorkonstruktioner.

Hjärnan är en imponerande processorkälla i kombination med naturligt förekommande icke-linjära statistiska datamodelleringsverktyg. Motiven som finns i neuralkretsar varierar från enkla behandlingsenheter till komplexa informationsintegrationssystem. De biologiska adaptiva systemen i neurala nätverk förändrar hur de bearbetar information baserat på tidigare mottagen information. Mycket på samma sätt som en person lär sig att drunkna bakgrundsbrus kan ett konstgjordt neuralt nätverk lära sig att väga separata informationsdelar på olika sätt, vilket ger mer vikt till information som systemet har lärt sig beteckna som "viktigt".

Beräkningsmodeller för klassificering av neurala nätverk drar nytta av kunskapen från att studera de naturligt förekommande neurologiska nätverksbehandlingsfunktionerna, från enheter inom kretsarna till processen genom vilken information vägs. Dessa motiv kan sedan förstås bättre och ge ytterligare inblick i hjärnans funktionssätt och återskapa motivet i silico , vilket innebär att datorer används för att förbättra statistisk bearbetningskraft för neuralt nätverk. Tillämpningarna av neurala nätverksklassificering är långtgående, men framstegen som gjorts 2011 hade varit relativt små, till stor del på grund av att studien och förståelsen för neurala nätverk var otrevlig.

Informationsbearbetningsmetoder som innehåller anpassningsbara system, som efterliknar de rörliga kretsarna i hjärnan, såsom maskininlärning baserat på tidigare dataparametrar, gör det möjligt för forskare att bearbeta data på ett unikt och dynamiskt sätt. En del människor säger att detta är nödvändigt eftersom datainsamling inom vetenskap har ökat exponentiellt och tekniker för att öka mängden data som tagits har blivit effektivare. Många forskare tror att flaskhalsen i vetenskapliga upptäckter kommer att vara själva assimilering och databehandling. För statistisk analys har icke-linjära, maskinbaserade inlärningsmetoder blivit mer tillförlitliga.

Genom en beräkningsmodell kan programmerare skapa konstgjorda neurala nätverk bestående av konstgjorda nervceller för att representera en mekanisk hjärna - en i silico informationsbehandlingsenhet som har förmågan att ändra sin statistiska analys dynamiskt baserat på tidigare bedömda data. I grunden kan basering av databehandling på klassificering av neurala nätverk göra det möjligt för forskare att skapa kraftfullare maskiner som kan lära sig. En maskin som kan dynamiskt modifiera sin klassificeringsförmåga baserad på tidigare information är ett kraftfullt verktyg som gjorts för att hjälpa forskare i de problem som produceras genom att försöka analysera stora mängder data.