Qu'est-ce que la classification du réseau neuronal?

La classification des réseaux neuronaux est le processus par lequel les ordinateurs sont capables de classer les données à l'aide de motifs de circuits trouvés dans les réseaux de neurones biologiques.Le circuit neuronal est le circuit le plus complexe connu et est capable de plus de traitement des données mdash;à la fois en parallèle et en série mdash;que n'importe quel ordinateur existant en 2011, et une des raisons pour lesquelles elle est si puissante est la capacité adaptative des circuits neuronaux.Les connexions, les synapses et les portes logiques fonctionnelles peuvent renforcer et s'affaiblir en fonction des informations précédentes et des taux de tir neuronaux.Cette même adaptation de circuit à l'intégration efficace des informations et au traitement des données pour la classification statistique peut être exploitée par l'incorporation de ces motifs et méthodes de circuit dans les conceptions d'ordinateurs.

Le cerveau est une source impressionnante de puissance de traitement combinée avec des outils de modélisation statistique statistique non linéaire naturels.Les motifs trouvés dans les circuits neuronaux varient des unités de traitement simples aux systèmes d'intégration d'informations complexes.Les systèmes adaptatifs biologiques dans les réseaux de neurones modifient la façon dont ils traitent les informations en fonction des informations précédentes reçues.De la même manière qu'une personne apprend à noyer le bruit de fond, un réseau de neurones artificiels peut apprendre à pondérer les informations séparées différemment, donnant plus de poids à l'information que le système a appris à désigner comme importante.

Modèles informatiques pour la neuronesLa classification du réseau profite des connaissances acquises en étudiant les capacités de traitement du réseau neuronal naturelles, des unités du circuit au processus par lequel les informations sont pondérées.Ces motifs peuvent alors être mieux compris, ce qui donne un aperçu davantage du fonctionnement du cerveau ainsi que la recréation du motif in silico , ce qui signifie que les ordinateurs sont utilisés pour une plus grande puissance de traitement de la classification du réseau neuronal statistique.Les applications de la classification des réseaux neuronaux sont d'une grande portée, mais les progrès réalisés en 2011 avaient été relativement faibles, en grande partie en raison de la nascence de l'étude et de la compréhension des réseaux de neurones.Dans le cerveau, comme l'apprentissage automatique basé sur des paramètres de données précédents, permet aux scientifiques de traiter les données de manière unique et dynamique.Certaines personnes disent que cela est nécessaire parce que l'accumulation de données dans la science s'est développée de façon exponentielle et que les techniques pour augmenter la quantité de données prises sont devenues plus efficaces.De nombreux scientifiques pensent que le goulot d'étranglement dans les découvertes scientifiques sera l'assimilation et le traitement des données lui-même.Pour l'analyse statistique, les méthodes d'apprentissage non linéaires basées sur la machine sont devenues plus fortement invoquées.

Grâce à un modèle de calcul, les programmeurs peuvent créer des réseaux de neurones artificiels composés de neurones artificiels pour représenter un cerveau mécanique et Mdash;Une unité de traitement de l'information

in silico qui a la capacité de modifier son analyse statistique dynamiquement basée sur les données évaluées précédentes.Essentiellement, la base du traitement des données sur la classification du réseau neuronal pourrait permettre aux scientifiques de créer des machines plus puissantes qui sont capables d'apprendre.Une machine capable de modifier dynamiquement ses capacités de classification basées sur des informations précédentes est un outil puissant fait pour aider les scientifiques aux problèmes produits en essayant d'analyser de grandes quantités de données.