Vad är neural nätverksklassificering?

Neural Network Classification är processen genom vilken datorer kan klassificera data med hjälp av kretsmotiv som finns i biologiska neurala nätverk. Neuralkretsen är den mest komplexa kretsen som är känd och kan mer databehandling - både parallellt och seriellt - än någon dator som finns från och med 2011, och en anledning till att den är så kraftfull är den adaptiva förmågan för neuralkretsar. Anslutningar, synapser och funktionella logikgrindar kan stärka och försvaga 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 datormonstruktioner.

Hjärnan är en imponerande källa för bearbetningskraft kombinerad med naturligt förekommande icke -linjära statistiska datamodellverktyg. Motiven som finns i neurala kretsar varierar från enkla bearbetningsenheter till komplex information Integrationssystem. De biologiska adaptiva systemen i neurala nätverk förändrar hur de behandlar information baserat på tidigare information som mottagits. Mycket på samma sätt som en person lär sig att dränka ut bakgrundsbrus kan ett konstgjort neuralt nätverk lära sig att väga separata information på olika sätt, vilket ger mer vikt på information som systemet har lärt sig att utse som "viktigt."

Beräkningsmodeller för klassificering av neural nätverk drar nytta av kunskapen från att studera de naturligt förekommande neurala nätverksbehandlingsfunktionerna, från enheter inom kretsarna till processen genom vilken information vägs. Dessa motiv kan sedan förstås bättre, ge ytterligare insikt i hjärnans arbete samt återskapa motivet i Silico , vilket innebär att datorer används för större statistiska neurala nätverksklassificering ProceceSSing Power. Tillämpningarna av klassificering av neuralt nätverk är långtgående, men framstegen som gjordes 2011 hade varit relativt små, till stor del på grund av studiens nascens och förståelse för neurala nätverk.

Informationsbehandlingsmetoder som innehåller adaptiva system, som efterliknar motilkretsarna i hjärnan, till exempel 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 datasamling inom vetenskapen har ökat exponentiellt och tekniker för att öka mängden data som tagits har blivit mer effektiva. Många forskare tror att flaskhalsen i vetenskapliga upptäckter kommer att vara assimilering och databehandling själv. För statistisk analys har icke-linjära, maskinbaserade inlärningsmetoder blivit mer beroende av.

Genom en beräkningsmodell kan programmerare skapa konstgjorda neurala nätverk som består av Artificial NEuroner 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 huvudsak kan basering av databehandling på klassificering av neuralt nätverk göra det möjligt för forskare att skapa kraftfullare maskiner som kan lära sig. En maskin som kan dynamiskt modifiera sina klassificeringsförmågor baserat på tidigare information är ett kraftfullt verktyg som görs för att hjälpa forskare i de problem som produceras genom att försöka analysera stora mängder data.