신경 학습이란 무엇입니까?

neural 신경 학습은 뇌가 새로운 정보를 처리 할 때 컴퓨터처럼 작동한다는 신념에 근거합니다.데이터 입력, 조직 및 검색은 주요 고려 사항입니다.신경 학습의 생물학적 기초는 뇌 세포의 상호 연결된 구조를 지칭하는 신경계입니다.뇌 구조와 기능 사이의 관계에 대한 이러한 이해는 더 나은 학습 및 기억 유지 개념을 개발하는 데 적용되었습니다.이 프레임 워크는 또한 인공 신경망 시스템의 기초 역할을합니다.

신경 학습 모델에 따르면, 정보는 먼저 데이터 입력을 통해 뇌에 들어갑니다.그런 다음 뇌는이 정보를 저장하고 데이터 조직을 통해 이미 현재 존재하는 정보와 결합해야합니다.마지막 단계는 데이터 검색이며, 여기서 뇌는 마음에서 저장된 정보를 가져 와서 사용하기위한 시스템을 개발합니다.따라서 신경 학습은 뇌가 삶의 경험을 통해 얻은 정보를 수집, 저장 및 사용하는 이러한 집단 과정을 말합니다.때때로, 학습 과정이 뇌에서 인코딩되어 위협적인 상황에서와 같이 정보 검색이 거의 자동으로 발생합니다. 따라서 메모리는 컴퓨터와 마찬가지로 신경 학습에서 중요한 개념입니다.효과적인 정보의 인코딩은 니모닉 기술로 도움을 줄 수 있습니다.이러한 방법에는 메모리 신호를 통해 많은 정보 덩어리를 암기하는 것이 포함됩니다.예를 들어, 개인은 각 단어에 목록의 모든 단어의 첫 번째 문자가 포함 된 문장을 만들어 긴 단어를 배우려고 할 수 있습니다.또 다른 접근법은 단어를 나타내는 상상력있는 시각적 이미지를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.이 접근법은 의료 용어와 같은 복잡한 정보를 암기하는 데 일반적입니다.일부 개인은 시각적 학습 방법에 더 능숙하지만 학습이 더 읽거나 단어 기반이 될 때는 더 잘 작동합니다.다른 접근법으로는 청각 학습과 응용 협력 학습이 포함될 수 있습니다.다시 말해, 개인은 특정하고 고립 된 사실을 강조하는 ROTE 학습 방법에 의존하기보다는 아이디어와 개념을 자연스러운 방식으로 고려해야합니다.따라서 노트 테이킹은 개념이 서로로부터 분기되고 개인이 자신의 고유 한 연관성을 만들어 기억의 개념을 강화하기 위해 자신의 고유 한 연관성을 만들어내는 나무와 같은 접근법으로 구성 될 수 있습니다..신경망은 또한 많은 인공 지능의 기초입니다.실제로, 신경 학습은 때때로 인간 신경 구조를 모방하는 인공 지능 설계 방법을 말합니다.이러한 신경망은 음성 인식부터 로봇의 제어 구현에 이르기까지 다양한 복잡한 기계 성능 분야에서 유용한 것으로 입증되었습니다.뉴런과 마찬가지로,이 단위는 들어오는 정보를 받거나 입력하고 정보를 전송하거나 출력하도록 프로그래밍됩니다.인공 지능 기계에서 입력 및 출력 구성 요소가 반복적으로 연결되어 인공 지능 시스템 내에서 연결이 생성됩니다.이러한 형성된 연관성은 시스템에 대한 신경 학습을 구성하고 mdash;인간 학습처럼 mdash;연관성은 인코딩되고 암기 될 때 강화 될 수 있습니다.강화는 학습 규칙 또는 가중 측정 및 수학적 신경 알고리즘을 통해 발생합니다.