신경 처리 란 무엇입니까?

신경 처리는 원래 뇌가 작동하는 방식을 언급했지만이 용어는 일반적으로 생물학적 기능을 모방하는 컴퓨터 아키텍처를 설명하는 데 사용됩니다.컴퓨터에서 신경 처리는 소프트웨어가 변화하는 상황에 적응하고 더 많은 정보를 사용할 수있게함에 따라 기능을 향상시킬 수있는 기능을 제공합니다.신경 처리는 소프트웨어에서 사용하여 인간의 얼굴 인식, 날씨 예측, 언어 패턴 분석 및 게임에서 새로운 전략을 배우는 것과 같은 작업을 수행합니다.이 뉴런은 정보를 개별적으로 처리하고 전달하는 간단한 기능을 수행하는 신경 세포입니다.신경 세포가 신경 네트워크라고하는 클러스터에서 전송 및 처리 될 때, 결과는 복잡합니다.메모리 생성 및 저장, 언어 처리 및 갑작스런 움직임에 반응하는 것과 같은 인공 신경 처리는이 과정을 더 간단한 수준으로 모방합니다.뉴런 또는 노드라고하는 작은 처리 장치는 데이터를 처리하고 전송하는 간단한 작업을 수행합니다.간단한 처리 장치가 커넥터를 통해 기본 정보를 결합함에 따라 정보 및 처리가 더욱 복잡해집니다.새로운 정보를 입력하기 위해 인간 프로그래머가 필요한 기존 컴퓨터 프로세서와 달리, 신경 프로세서는 프로그래밍되면 스스로 배울 수 있습니다. 예를 들어 신경 프로세서는 체커에서 개선 할 수 있습니다.인간의 두뇌와 마찬가지로 컴퓨터는 상대방의 특정 움직임이 함정을 만들기 위해 만들어진다는 것을 알게됩니다.기본 프로그래밍을 통해 컴퓨터가 처음으로 트랩에 빠질 수 있습니다.그러나 특정 함정이 더 자주 나타날수록 컴퓨터가 해당 데이터에 지불하고 그에 따라 반응하기 시작합니다.전통적인 처리는 컴퓨터에 게임의 기본 규칙과 제한된 수의 전략을 제공합니다.신경 처리는 데이터를 수집하고 더 중요한 정보에 더 큰 관심을 기울임으로써 시간이 지남에 따라 더 나은 전략을 배웁니다.뇌에서, 정보는 전기 화학적 임펄스로 제시된다. ndash;작은 충격 또는 화학 신호.인공 신경 처리에서 정보는 숫자 값으로 제시됩니다.이 값은 인공 뉴런이 활성화되는지 또는 휴면 상태를 유지하는지 여부를 결정하고 신호를 보낼 위치를 결정합니다.예를 들어 특정 체커가 특정 정사각형으로 이동하면 신경망은 해당 정보를 숫자 데이터로 읽습니다.이 데이터는 점점 더 많은 정보와 비교되어 조치 또는 출력을 만듭니다.