신경망 분류 란 무엇입니까?

신경 네트워크 분류는 컴퓨터가 생물학적 신경 네트워크에서 발견 된 회로 모티프를 사용하여 데이터를 분류 할 수있는 프로세스입니다.신경 회로는 알려진 가장 복잡한 회로이며 더 많은 데이터 처리 및 mdash;평행하고 연속적으로 mdash;2011 년 현재 존재하는 컴퓨터보다, 그것이 강력한 이유 중 하나는 신경 회로의 적응 능력이기 때문입니다.연결, 시냅스 및 기능적 논리 게이트는 이전 정보 및 신경 발사 속도에 따라 강화하고 약화 될 수 있습니다.통계 분류를위한 효율적인 정보 통합 및 데이터 처리에 대한 동일한 회로 적응은 컴퓨터 설계에 이러한 회로 모티프와 방법을 통합하여 활용할 수 있습니다.신경 회로에서 발견되는 주제는 간단한 처리 장치에서 복잡한 정보 통합 시스템에 이르기까지 다양합니다.신경망의 생물학적 적응 시스템은 이전 정보를 기반으로 정보를 처리하는 방식을 변경합니다.사람이 배경 소음을 익사시키는 법을 배우는 것과 마찬가지로 인공 신경망은 별도의 정보를 다르게 가중치로 배울 수 있으며 시스템이 중요하게 지정하는 법을 배운 정보에 더 많은 가중치를 부여 할 수 있습니다.네트워크 분류는 회로 내 단위에서 정보 가중되는 프로세스에 이르기까지 자연 발생 신경망 처리 기능을 연구함으로써 얻은 지식을 활용합니다.이러한 모티프는 더 잘 이해 될 수 있으며, 뇌의 작업에 대한 더 많은 통찰력을 빌려 실리코에서 주제를 재현 할 수 있으며, 이는 컴퓨터가 더 큰 통계 신경망 분류 처리 능력에 사용됨을 의미합니다.신경망 분류의 응용은 광범위하지만, 2011 년의 진전은 연구의 NASCENCE와 신경망에 대한 이해로 인해 비교적 작았습니다.이전 데이터 매개 변수를 기반으로 한 기계 학습과 같은 뇌에서 과학자들은 독특하고 역동적 인 방식으로 데이터를 처리 할 수 있습니다.어떤 사람들은 과학의 데이터 축적이 기하 급수적으로 증가하고 있기 때문에 이것이 필요하다고 말하면서 취한 데이터의 양을 증가시키는 기술이 더욱 효율적이되고 있다고 말합니다.많은 과학자들은 과학적 발견의 병목 현상이 동화 및 데이터 처리 자체가 될 것이라고 생각합니다.통계 분석을 위해, 비선형 기계 기반 학습 방법은 더 크게 의존 해졌다.AN은 이전 평가 된 데이터를 기반으로 통계 분석을 동적으로 변경하는 능력을 갖는 실리코

정보 처리 장치의 AN.본질적으로, 신경망 분류에 대한 데이터 처리를 통해 과학자들은 학습 할 수있는보다 강력한 기계를 만들 수 있습니다.이전 정보를 기반으로 분류 능력을 동적으로 수정할 수있는 기계는 많은 양의 데이터를 분석하여 생성 된 문제를 과학자들을 돕기 위해 만들어진 강력한 도구입니다.