Vad är Neural Learning?

Neural inlärning bygger på tron ​​att hjärnan fungerar som en dator när den bearbetar ny information. Datainmatning, organisation och hämtning är primära överväganden. Den biologiska grunden för neuralt inlärning är ett neuralt system, som avser den sammankopplade strukturen i hjärnceller. Denna förståelse av förhållandet mellan hjärnstruktur och funktion har använts för att utveckla bättre inlärnings- och minnesbegränsningskoncept. Ramverket fungerar också som grunden för konstgjorda neurala nätverkssystem.

Enligt den neurala inlärningsmodellen kommer information först in i hjärnan genom datainmatning. Hjärnan måste sedan lagra denna information och kombinera den med redan nuvarande information via dataorganisation. Det sista steget är datainsamling, där hjärnan utvecklar system för att ta lagrad information från sinnet och använda den. Neural inlärning hänvisar således till dessa kollektiva processer där hjärnan samlar, lagrar och använder information som erhållits genom livserfarenheter. Ibland blir inlärningsprocesser så kodade i hjärnan att informationshämtning sker nästan automatiskt, som i hotande situationer.

Minne är därför ett viktigt begrepp i neuralt lärande, precis som med datorer. Effektiv kodning av information kan stödjas med mnemoniska tekniker. Dessa metoder involverar att memorera stora bitar av information via minnessignaler. Till exempel kan en individ försöka lära sig en lång ordsträng genom att skapa en mening där varje ord innehåller den första bokstaven i varje ord i listan. En annan metod kan innebära att skapa en fantasiv visuell bild som representerar ett ord. Denna strategi är vanligt vid memorering av komplex information som medicinska termer.

Mnemoniska apparater är ofta beroende av ett annat viktigt begrepp i neuralt inlärning: vilken typ av inlärningsstil en hjärna är det bästa för att implementera. Vissa individer är mer skickliga med visuella inlärningsmetoder, medan andra fungerar bättre när lärandet är mer läsande eller ordbaserat. Andra tillvägagångssätt kan inkludera hörselnäring och tillämpat kooperativt lärande.

Vissa lärare i neuralt lärande omfattar en helhetssyn på lärande. Med andra ord, individer bör överväga idéer och begrepp på ett naturalistiskt sätt, snarare än att förlita sig på rote inlärningsmetoder som betonar specifika och isolerade fakta. Anteckningar kan således bestå av en trädliknande metod där begrepp förgrenas från varandra och individer skapar sina egna unika föreningar för att stelna koncept i deras minne.

Överföring och lagring av information sker bland nätverk av nervceller eller hjärnceller. Neurala nätverk är också grunden för mycket konstgjord intelligens. I själva verket hänvisar neuralt lärande ibland till metoderna för konstgjord intelligensdesign som efterliknar mänskliga nervstrukturer. Sådana neurala nätverk har visat sig vara användbara på många komplexa maskinprestationsarenor, allt från taligenkänning till implementering av kontroller för robotar.

För dessa metoder är de konstgjorda små strukturer som är mönstrade efter mänskliga nervceller kända som enheter eller noder. Liksom nervceller är dessa enheter programmerade för att ta emot inkommande information, eller inmatning, och även för att överföra information eller utgång. I konstgjorda intelligensmaskiner ansluts ingångs- och utgångskomponenter upprepade gånger så att associeringar skapas inom det konstgjorda intelligenssystemet. Dessa bildade föreningar utgör neuralt lärande för systemet, och - liksom mänskligt lärande - kan föreningarna stärkas när de kodas och memoreras. Förstärkningen sker via inlärningsregler, eller viktade mätningar och matematiska neurala algoritmer.