Wat is neurale netwerkclassificatie?
Neurale netwerkclassificatie is het proces waardoor computers gegevens kunnen classificeren met behulp van circuitmotieven die worden gevonden in biologische neurale netwerken.Het neurale circuit is het meest complexe circuit dat bekend is en is in staat tot meer gegevensverwerking mdash;zowel parallel als serieel mdash;dan elke computer die vanaf 2011 bestaat, en een reden waarom het zo krachtig is, is het adaptieve vermogen van neurale circuits.Verbindingen, synapsen en functionele logische poorten kunnen versterken en verzwakken op basis van eerdere informatie en neurale vuursnelheden.Deze zelfde aanpassing van het circuit aan efficiënte informatie -integratie en gegevensverwerking voor statistische classificatie kan worden benut door de opname van deze circuitmotieven en methoden in computerontwerpen.
De hersenen zijn een indrukwekkende bron van verwerkingskracht gecombineerd met natuurlijk voorkomende niet -lineaire statistische datamodelleringstools.De motieven die in neurale circuits worden gevonden, variëren van eenvoudige verwerkingseenheden tot complexe informatie -integratiesystemen.De biologische adaptieve systemen in neurale netwerken veranderen hoe ze informatie verwerken op basis van eerdere ontvangen informatie.Netwerkclassificatie maakt gebruik van de kennis die wordt opgedaan door het bestuderen van de natuurlijk voorkomende neurale netwerkverwerkingsmogelijkheden, van eenheden binnen het circuit tot het proces waardoor informatie wordt gewogen.Deze motieven kunnen dan beter worden begrepen, waardoor verder inzicht in de werking van de hersenen wordt verleend, evenals het herscheppen van het motief
in silico, wat betekent dat computers worden gebruikt voor grotere statistische neurale netwerkclassificatie -verwerkingskracht.De toepassingen van neurale netwerkclassificatie zijn verreikend, maar de vooruitgang van 2011 was relatief klein geweest, grotendeels vanwege de onderneming van het onderzoek en begrip van neurale netwerken. Informatieverwerkingsmethoden die adaptieve systemen omvatten, die het beweeglijke circuit nabootsen,In de hersenen, zoals machine learning op basis van eerdere gegevensparameters, kunnen wetenschappers gegevens op een unieke en dynamische manier verwerken.Sommige mensen zeggen dat dit noodzakelijk is omdat de accumulatie van gegevens in de wetenschap exponentieel is groeien en technieken om de hoeveelheid genomen gegevens te vergroten, efficiënter zijn geworden.Veel wetenschappers geloven dat het knelpunt in wetenschappelijke ontdekkingen zelf assimilatie en gegevensverwerking zal zijn.Voor statistische analyse zijn niet-lineaire, machine-gebaseerde leermethoden zwaarder worden vertrouwd.
Via een computermodel kunnen programmeurs kunstmatige neurale netwerken creëren die bestaan uit kunstmatige neuronen om een mechanische hersenen mdash te vertegenwoordigen;Een
in silicoInformatie-verwerkingseenheid die de mogelijkheid heeft om zijn statistische analyse dynamisch te wijzigen op basis van eerdere beoordeelde gegevens.In wezen kan het baseren van gegevensverwerking op neurale netwerkclassificatie wetenschappers in staat stellen om krachtigere machines te creëren die kunnen leren.Een machine die in staat is om zijn classificatiemogelijkheden op basis van eerdere informatie dynamisch te wijzigen, is een krachtig hulpmiddel om wetenschappers te helpen bij de problemen die worden geproduceerd door te proberen grote hoeveelheden gegevens te analyseren.