Hvad er neural læring?

Neural læring er baseret på troen på, at hjernen fungerer som en computer, når den behandler ny information.Datainput, organisering og hentning er primære overvejelser.Det biologiske grundlag for neural læring er et neuralt system, der henviser til den sammenkoblede struktur af hjerneceller.Denne forståelse af forholdet mellem hjernestruktur og funktion er blevet anvendt til at udvikle bedre lærings- og hukommelsesopbevaringskoncepter.Rammen fungerer også som grundlag for kunstige neurale netværkssystemer.

I henhold til den neurale læringsmodel kommer information først ind i hjernen gennem dataindgang.Hjernen skal derefter gemme disse oplysninger og kombinere dem med allerede nuværende information via dataorganisation.Det sidste trin er dataindhentning, hvor hjernen udvikler systemer til at tage lagret information fra sindet og bruge dem.Neural læring henviser således til disse kollektive processer, hvor hjernen samler, butikker og bruger information, der er opnået gennem livserfaringer.Nogle gange bliver læringsprocesser så kodet i hjernen, at information om information næsten automatisk forekommer, som i truende situationer.

Hukommelse er derfor et vigtigt koncept i neural læring, ligesom det er med computere.Effektiv kodning af information kan hjælpes med mnemoniske teknikker.Disse metoder involverer at huske store bunker af information via hukommelseskoder.For eksempel kan en person muligvis forsøge at lære en lang række ord ved at oprette en sætning, hvor hvert ord indeholder det første bogstav i hvert ord på listen.En anden tilgang kan involvere at skabe et fantasifuldt visuelt billede, der repræsenterer et ord.Denne tilgang er almindelig med at huske komplekse oplysninger som medicinske termer.

Mnemoniske enheder er ofte afhængige af et andet vigtigt koncept i neurale læring: den type læringsstil, som en hjerne er mest kablet til at implementere.Nogle individer er mere dygtige med visuelle læringsmetoder, mens andre fungerer bedre, når læring er mere læsning eller ordbaseret.Andre tilgange kan omfatte auditiv læring og anvendt kooperativ læring.

Nogle lærere om neural læring omfavner en holistisk tilgang til læring.Med andre ord skal enkeltpersoner overveje ideer og koncepter på en naturalistisk måde snarere end at stole på rote -læringsmetoder, der understreger specifikke og isolerede fakta.Bemærkning kan således bestå af en trælignende tilgang, hvor koncepter forgrener sig fra hinanden, og enkeltpersoner skaber deres egne unikke foreninger for at styrke koncepter i deres hukommelse.

Transmission og opbevaring af information forekommer blandt netværk af neuroner eller hjerneceller.Neurale netværk er også grundlaget for meget kunstig intelligens.Faktisk henviser neurale læring undertiden til metoderne til kunstig intelligensdesign, der efterligner menneskelige neurale strukturer.Sådanne neurale netværk har vist sig at være nyttige i adskillige komplekse maskinpræstationarenaer, der spænder fra talegenkendelse til implementering af kontroller for robotter.

For disse metoder er de kunstige små strukturer, der er mønstret efter humane neuroner, kendt som enheder eller noder.Ligesom neuroner er disse enheder programmeret til at modtage indgående information eller input og også til at transmittere information eller output.I kunstige intelligensmaskiner tilsluttes input- og outputkomponenter gentagne gange, så der oprettes foreninger inden for det kunstige intelligenssystem.Disse dannede foreninger udgør neural læring for systemet og mdash;som menneskelig læring mdash;Foreningerne kan styrkes, da de er kodet og husket.Styrkningen forekommer via læringsregler eller vægtede målinger og matematiske neurale algoritmer.