神経加工とは何ですか？

神経処理はもともと脳の仕組みについて言及していましたが、この用語は、その生物学的機能を模倣するコンピューターアーキテクチャを説明するために典型的に使用されます。コンピューターでは、ニューラル処理により、ソフトウェアは変化する状況に適応し、より多くの情報が利用可能になるにつれてその機能を改善することができます。ニューラル処理は、人間の顔を認識し、天気を予測し、音声パターンを分析し、ゲームで新しい戦略を学ぶなどのタスクを実行するためにソフトウェアで使用されます。これらのニューロンは、情報の処理と送信の単純な機能を個別に機能させる神経細胞です。神経細胞がニューラルネットワークと呼ばれるクラスターで送信および処理されると、結果は複雑です。メモリの作成と保存、言語の処理、突然の動きへの反応など。ニューロンまたはノードと呼ばれる小さな加工ユニットは、データを処理および送信するという簡単なタスクを実行します。単純な処理ユニットがコネクタを介して基本情報を組み合わせているため、情報と処理がより複雑になります。新しい情報を入力するために人間のプログラマーが必要な従来のコンピュータープロセッサとは異なり、ニューラルプロセッサはプログラムされると独自に学習できます。たとえば、ニューラルプロセッサはチェッカーで改善できます。人間の脳のように、コンピューターは、対戦相手による特定の動きがトラップを作成するために作られていることを知ります。基本的なプログラミングにより、コンピューターは初めてトラップに落ちることができます。ただし、特定のトラップがより多くの場合、コンピューターがそのデータに支払う注意が高まり、それに応じて反応し始めます。従来の処理は、コンピューターにゲームの基本ルールと限られた数の戦略を提供します。神経処理は、データを収集し、より重要な情報にもっと注意を払うことにより、時間が経つにつれてより良い戦略を学びます。脳では、情報は電気化学的衝動として提示されます＆ndash;小さな衝撃または化学信号。人工神経処理では、情報は数値として提示されます。その値は、人工ニューロンが活動するか休眠状態にあるかを決定し、またその信号を送信する場所も決定します。たとえば、特定のチェッカーが特定の正方形に移動された場合、ニューラルネットワークはその情報を数値データとして読み取ります。そのデータは、増えている量の情報と比較され、アクションまたは出力が作成されます。