Mi a neurális hálózati osztályozás?

A neurális hálózati osztályozás az a folyamat, amelyen keresztül a számítógépek képesek osztályozni az adatokat a biológiai ideghálózatokban található áramköri motívumok segítségével.A neurális áramkör a legbonyolultabb áramkör, és képes több adatfeldolgozásra és mdash;párhuzamosan és sorozatban és mdash;mint bármely 2011 -től létező számítógép, és az egyik oka annak, hogy annyira erőteljes az idegi áramkör adaptív képessége.A kapcsolatok, a szinapszisok és a funkcionális logikai kapuk a korábbi információk és az idegi tüzelési sebességek alapján erősíthetnek és gyengülhetnek.Ugyanez az áramköri adaptáció a hatékony információintegrációhoz és az adatfeldolgozáshoz a statisztikai osztályozáshoz felhasználható ezen áramköri motívumok és módszerek beépítésével a számítógépes tervekbe.A neurális áramkörökben található motívumok az egyszerű feldolgozó egységektől az összetett információs integrációs rendszerekig változnak.A neurális hálózatok biológiai adaptív rendszerei megváltoztatják az információk feldolgozását a korábbi információk alapján.Ugyanúgy, ahogyan az ember megtanulja a háttérzaj megfulladását, a mesterséges ideghálózat megtanulhatja a különálló információk különálló darabjait, és nagyobb súlyt ad az információknak, amelyeket a rendszer megtanult, hogy fontos legyen.A hálózati osztályozás kihasználja a természetben előforduló neurális hálózati feldolgozási képességek tanulmányozásából származó ismereteket, az áramkörben lévő egységektől a folyamatig, amelyen keresztül az információk súlyoznak.Ezeket a motívumokat ezután jobban meg lehet érteni, további betekintést nyújtva az agy működésébe, valamint a

motívum újjáépítését silico -ban

, ami azt jelenti, hogy a számítógépeket a statisztikai neurális hálózati osztályozási feldolgozási teljesítményhez használják.A neurális hálózati osztályozás alkalmazásai messzemenőek, de a 2011-es előrehaladás viszonylag kicsi volt, nagyrészt a tanulmány és az ideghálózatok megértésének megismerése miatt.Az agyban, például a korábbi adatparamétereken alapuló gépi tanulás lehetővé teszi a tudósok számára, hogy az adatokat egyedi és dinamikus módon dolgozzák fel.Néhányan azt mondják, hogy erre szükség van, mivel a tudományban az adatok felhalmozódása exponenciálisan növekszik, és a felvett adatok mennyiségének növelésére szolgáló technikák hatékonyabbak.Sok tudós úgy véli, hogy a tudományos felfedezések szűk keresztmetszete az asszimiláció és az adatfeldolgozás lesz.A statisztikai elemzéshez a nemlineáris, gépi alapú tanulási módszerek erősebben támaszkodtak.egy

in silico

információfeldolgozó egység, amely képes statisztikai elemzését dinamikusan megváltoztatni a korábbi értékelt adatok alapján.Alapvetően az adatfeldolgozás a neurális hálózati osztályozásra történő alapozása lehetővé teszi a tudósok számára, hogy hatékonyabb gépeket hozzanak létre, amelyek képesek tanulni.A korábbi információk alapján dinamikusan módosító gép, amely a korábbi információk alapján képes dinamikusan módosítani, egy hatékony eszköz, amely segít a tudósoknak a nagy mennyiségű adat elemzésével előidézett problémákban.