Apa itu klasifikasi jaringan saraf?

Klasifikasi jaringan saraf adalah proses melalui mana komputer dapat mengklasifikasikan data menggunakan motif sirkuit yang ditemukan dalam jaringan saraf biologis.Sirkuit saraf adalah sirkuit paling kompleks yang diketahui dan mampu lebih banyak pemrosesan data mdash;baik secara paralel dan serial mdash;dari komputer mana pun yang ada pada 2011, dan salah satu alasannya sangat kuat adalah kemampuan adaptif sirkuit saraf.Koneksi, sinapsis, dan gerbang logika fungsional dapat memperkuat dan melemah berdasarkan informasi sebelumnya dan laju penembakan saraf.Adaptasi sirkuit yang sama ini untuk integrasi informasi yang efisien dan pemrosesan data untuk klasifikasi statistik dapat dieksploitasi dengan memasukkan motif sirkuit ini dan metode dalam desain komputer.

Otak adalah sumber daya pemrosesan yang mengesankan yang dikombinasikan dengan alat pemodelan data statistik nonlinier yang terjadi secara alami.Motif yang ditemukan dalam sirkuit saraf bervariasi dari unit pemrosesan sederhana ke sistem integrasi informasi yang kompleks.Sistem adaptif biologis dalam jaringan saraf mengubah cara mereka memproses informasi berdasarkan informasi sebelumnya yang diterima.Banyak dengan cara yang sama seperti seseorang belajar untuk menenggelamkan kebisingan latar belakang, jaringan saraf buatan dapat belajar untuk menimbang informasi yang terpisah secara berbeda, memberikan lebih banyak bobot pada informasi yang telah dipelajari sistem untuk ditunjuk sebagai penting.

model komputasi untuk sarafKlasifikasi jaringan memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh dari mempelajari kemampuan pemrosesan jaringan saraf yang terjadi secara alami, dari unit dalam sirkuit ke proses melalui mana informasi tertimbang.Motif -motif ini kemudian dapat dipahami dengan lebih baik, memberikan wawasan lebih lanjut tentang cara kerja otak serta menciptakan kembali motif dalam silico , yang berarti bahwa komputer digunakan untuk kekuatan pemrosesan klasifikasi jaringan saraf statistik yang lebih besar.Aplikasi klasifikasi jaringan saraf sangat luas, tetapi kemajuan yang dibuat pada tahun 2011 relatif kecil, sebagian besar karena naskensi studi dan pemahaman jaringan saraf.

Metode pemrosesan informasi yang menggabungkan sistem adaptif, meniru sirkuit motilDi otak, seperti pembelajaran mesin berdasarkan parameter data sebelumnya, memungkinkan para ilmuwan untuk memproses data dengan cara yang unik dan dinamis.Beberapa orang mengatakan bahwa ini diperlukan karena akumulasi data dalam sains telah tumbuh secara eksponensial dan teknik untuk meningkatkan jumlah data yang diambil telah menjadi lebih efisien.Banyak ilmuwan percaya bahwa kemacetan dalam penemuan ilmiah adalah asimilasi dan pemrosesan data itu sendiri.Untuk analisis statistik, tidak linear, metode pembelajaran berbasis mesin telah menjadi lebih banyak diandalkan.

Melalui model komputasi, pemrogram dapat membuat jaringan saraf buatan yang terdiri dari neuron buatan untuk mewakili otak mekanik mdash; dalam unit pemrosesan informasi silico yang memiliki kemampuan untuk mengubah analisis statistiknya secara dinamis berdasarkan data yang dinilai sebelumnya.Pada dasarnya, mendasarkan pemrosesan data pada klasifikasi jaringan saraf mungkin memungkinkan para ilmuwan untuk membuat mesin yang lebih kuat yang mampu belajar.Mesin yang mampu memodifikasi secara dinamis kemampuan klasifikasinya berdasarkan informasi sebelumnya adalah alat yang kuat yang dibuat untuk membantu para ilmuwan dalam masalah yang dihasilkan dengan mencoba menganalisis sejumlah besar data.