Co je klasifikace neuronové sítě?

Klasifikace neuronové sítě je proces, pomocí kterého jsou počítače schopny klasifikovat data pomocí obvodových motivů nalezených v biologických neuronových sítích.Neurální obvod je nejsložitějším známým obvodem a je schopen více zpracování dat mdash;jak paralelně, tak sériově mdash;než jakýkoli existující počítač od roku 2011 a jedním z důvodů, proč je tak silný, je adaptivní schopnost nervových obvodů.Spojení, synapse a funkční logické brány mohou posílit a oslabit na základě předchozích informací a rychlosti nervového střelby.Stejnou adaptaci obvodu na efektivní integraci informací a zpracování dat pro statistickou klasifikaci lze využít začleněním těchto motivů obvodů a metod do návrhů počítačů.

Mozek je působivým zdrojem výkonu zpracování kombinovaným s přirozeně se vyskytujícími nelineárními statistickými datovými modelovými nástroji.Motivy nalezené v nervových obvodech se liší od jednoduchých zpracovatelských jednotek po komplexní systémy integrace informací.Biologické adaptivní systémy v neuronových sítích mění způsob, jakým zpracovávají informace na základě předchozích přijatých informací.Stejným způsobem, jakým se člověk učí utopit hluk na pozadí, může se umělá neuronová síť naučit vážit oddělené informace odlišně a dávat větší váhu informacím, které se systém naučil označit za důležité.

výpočetní modely pro neurálníKlasifikace sítě využívá výhody znalostí získaných ze studia přirozeně se vyskytujících schopností zpracování neuronových sítí, od jednotek v obvodech po proces, skrze který jsou informace váženy.Tyto motivy pak mohou být lépe pochopeny a poskytnout další vhled do fungování mozku a znovu vytvořit motiv v silico

, což znamená, že počítače se používají pro větší statistickou klasifikaci klasifikace neuronové sítě.Aplikace klasifikace neuronové sítě jsou dalekosáhlé, ale pokrok dosažený do roku 2011 byl relativně malý, z velké části kvůli nasnátu studie a porozumění neuronovým sítím.V mozku, jako je strojové učení založené na předchozích datových parametrech, umožňuje vědcům zpracovávat data jedinečným a dynamickým způsobem.Někteří lidé říkají, že je to nezbytné, protože akumulace dat ve vědě roste exponenciálně a techniky ke zvýšení množství přijatých dat se stávají efektivnějšími.Mnoho vědců se domnívá, že úzkým místem ve vědeckých objevech bude asimilace a samotná zpracování dat.Pro statistickou analýzu se nelineární metody učení založené na stroji staly více spoléhajícími na výpočetní model.

in Silico

jednotka zpracování informací, která má schopnost dynamicky změnit jeho statistickou analýzu na základě předchozích hodnocených údajů.Zpracování dat na klasifikaci neuronové sítě může v zásadě umožnit vědcům vytvářet výkonnější stroje, které jsou schopny učit se.Stroj schopný dynamicky modifikovat jeho klasifikační schopnosti založené na předchozích informacích je výkonný nástroj, který pomáhá vědcům při problémech, které se snaží analyzovat velké množství dat.