神経学習とは何ですか？

神経学習とは、脳が新しい情報を処理しているときにコンピューターのように動作するという信念に基づいています。データ入力、組織、および検索が主な考慮事項です。神経学習の生物学的基礎は神経系であり、脳細胞の相互接続された構造を指します。脳の構造と機能の関係のこの理解は、より良い学習と記憶保持の概念の開発に適用されてきました。フレームワークは、人工ニューラルネットワークシステムの基礎としても機能します。その後、脳はこの情報を保存し、データ組織を介してすでに提示された情報と組み合わせる必要があります。最後のステップはデータ検索であり、脳は心から保存された情報を取得してそれを使用するためのシステムを開発します。したがって、神経学習とは、脳が生涯経験を通じて得られた情報を収集、保存、および使用するこれらの集合プロセスを指します。時には、学習プロセスが脳内で非常にエンコードされ、脅迫的な状況のように情報の検索がほぼ自動的に発生することがあります。情報の効果的なエンコーディングは、ニーモニックテクニックを使用して支援できます。これらの方法では、メモリキューを介して大きな情報の塊を記憶することが含まれます。たとえば、個人は、各単語にリスト内のすべての単語の最初の文字が含まれる文を作成することにより、長い単語を学ぶことを求める場合があります。別のアプローチには、単語を表す想像力豊かな視覚的イメージを作成することが含まれる場合があります。このアプローチは、医学用語のような複雑な情報を記憶するのが一般的です。視覚学習方法にはより熟練している人もいれば、学習がより読みやすいときや単語ベースの場合にはより良い作業をする人もいます。他のアプローチには、聴覚学習と応用協力学習が含まれる場合があります。言い換えれば、個人は、特定の孤立した事実を強調する暗記方法に依存するのではなく、アイデアと概念を自然主義的な方法で考慮する必要があります。したがって、メモを取ることは、概念が互いに分岐し、個人が自分の独自の関連性を作成して記憶の中で概念を固める木のようなアプローチで構成される場合があります。。ニューラルネットワークは、多くの人工知能の基礎でもあります。実際、神経学習とは、人間の神経構造を模倣する人工知能設計の方法を指すことがあります。このようなニューラルネットワークは、音声認識からロボットのコントロールの実装に至るまでの多数の複雑な機械性能の分野で有用であることが証明されています。ニューロンと同様に、これらのユニットは、着信情報または入力を受け取るようにプログラムされており、情報、または出力を送信します。人工知能機械では、人工知能システム内で関連性が作成されるように、入力および出力コンポーネントが繰り返し接続されています。これらの形成された関連付けは、システムの神経学習を構成し、＆mdash;人間の学習のように＆mdash;エンコードされ、記憶されると、関連性は強化できます。強化は、学習ルール、または加重測定と数学的な神経アルゴリズムを介して発生します。