Hvad er neurale netværksklassificering?

Neural netværksklassificering er den proces, hvorpå computere er i stand til at klassificere data ved hjælp af kredsløbsmotiver, der findes i biologiske neurale netværk.Det neurale kredsløb er det mest komplekse kredsløb, der er kendt og er i stand til mere databehandling og mdash;både parallelt og serielt mdash;end enhver computer, der findes fra 2011, og en af grundene til, at den er så kraftig, er den adaptive kapacitet, som neurale kredsløb.Forbindelser, synapser og funktionelle logiske porte kan styrke og svækkes baseret på tidligere information og neurale fyringshastigheder.Denne samme kredsløbstilpasning til effektiv informationsintegration og databehandling til statistisk klassificering kan udnyttes ved inkorporering af disse kredsløbsmotiver og metoder i computerdesign.

Hjernen er en imponerende kilde til behandlingseffekt kombineret med naturligt forekommende ikke -lineære statistiske datamodelleringsværktøjer.Motiverne, der findes i neurale kredsløb, varierer fra enkle behandlingsenheder til komplekse informationsintegrationssystemer.De biologiske adaptive systemer i neurale netværk ændrer, hvordan de behandler oplysninger baseret på tidligere modtagne oplysninger.Meget på samme måde, som en person lærer at drukne baggrundsstøj, kan et kunstigt neuralt netværk lære at vægte separate oplysninger forskelligt, hvilket giver mere vægt på information, som systemet har lært at udpege som vigtigt.

Computational Models for NeuralNetværksklassificering drager fordel af den viden, der er opnået ved at studere de naturligt forekommende neurale netværksbehandlingsfunktioner, fra enheder inden for kredsløbet til processen, hvorigennem oplysninger vægtes.Disse motiver kan derefter forstås bedre og udlåne yderligere indsigt i hjernens arbejde såvel som at genskabe motivet i silico , hvilket betyder, at computere bruges til større statistisk neural netværksklassificeringsbehandlingskraft.Anvendelse af neurale netværksklassificering er vidtrækkende, men de fremskridt, der blev gjort i 2011, havde været relativt små, stort set på grund af undersøgelsen af undersøgelsen og forståelsen af neurale netværk.

Informationsbehandlingsmetoder, der indeholder adaptive systemer, der efterligner det livlige kredsløbI hjernen, såsom maskinlæring baseret på tidligere dataparametre, giver forskere mulighed for at behandle data på en unik og dynamisk måde.Nogle mennesker siger, at dette er nødvendigt, fordi dataakkumulering i videnskaben er vokset eksponentielt og teknikker til at øge mængden af taget data er blevet mere effektive.Mange forskere mener, at flaskehalsen i videnskabelige opdagelser vil være assimilering og databehandling i sig selv.Til statistisk analyse er ikke-lineære, maskinbaserede læringsmetoder blevet mere stærkt påberåbt.

Gennem en beregningsmodel kan programmerere skabe kunstige neurale netværk bestående af kunstige neuroner til at repræsentere en mekanisk hjerne mdash;En i silico informationsbehandlingsenhed, der har evnen til at ændre sin statistiske analyse dynamisk baseret på tidligere vurderede data.I det væsentlige kan basere databehandling på neurale netværksklassificering give forskere mulighed for at skabe mere kraftfulde maskiner, der er i stand til at lære.En maskine, der er i stand til dynamisk at ændre dens klassificeringsevner baseret på tidligere oplysninger, er et kraftfuldt værktøj, der er lavet til at hjælpe forskere i de problemer, der er produceret ved at forsøge at analysere store mængder data.