Hva er nevral læring?

Neural læring er basert på troen på at hjernen fungerer som en datamaskin når den behandler ny informasjon.Datainngang, organisering og gjenfinning er primære hensyn.Det biologiske grunnlaget for nevral læring er et nevralt system, som refererer til den sammenkoblede strukturen til hjerneceller.Denne forståelsen av forholdet mellom hjernestruktur og funksjon har blitt brukt for å utvikle bedre lærings- og hukommelsesretensjonskonsepter.Rammeverket fungerer også som grunnlag for kunstige nevrale nettverkssystemer.

I henhold til den nevrale læringsmodellen, kommer informasjon først inn i hjernen gjennom datainngang.Hjernen må deretter lagre denne informasjonen og kombinere den med allerede presentere informasjon via dataorganisasjon.Det siste trinnet er datainnhenting, der hjernen utvikler systemer for å ta lagret informasjon fra sinnet og bruke den.Nevrell læring refererer dermed til disse kollektive prosessene der hjernen samles, lagrer og bruker informasjon oppnådd gjennom livserfaringer.Noen ganger blir læringsprosesser så kodet i hjernen at informasjonsinnhenting oppstår nesten automatisk, som i truende situasjoner.

Minne er derfor et viktig konsept i nevralt læring, akkurat som det er med datamaskiner.Effektiv koding av informasjon kan hjelpe med mnemoniske teknikker.Disse metodene innebærer å memorere store biter av informasjon via minnekryss.For eksempel kan et individ søke å lære en lang rekke ord ved å lage en setning der hvert ord inneholder den første bokstaven i hvert ord på listen.En annen tilnærming kan innebære å skape et fantasifullt visuelt bilde som representerer et ord.Denne tilnærmingen er vanlig når det gjelder å huske kompleks informasjon som medisinske termer. Mnemoniske enheter er ofte avhengig av et annet viktig konsept i nevral læring: typen læringsstil en hjerne er mest kablet til å implementere.Noen individer er dyktigere med visuelle læringsmetoder, mens andre jobber bedre når læring er mer lesing eller ordbasert.Andre tilnærminger kan omfatte auditiv læring og anvendt samarbeidslæring. Noen lærere i nevral læring omfavner en helhetlig tilnærming til læring.Med andre ord, enkeltpersoner bør vurdere ideer og begreper på en naturalistisk måte, i stedet for å stole på rote læringsmetoder som legger vekt på spesifikke og isolerte fakta.Notattaking kan dermed bestå av en trelignende tilnærming der konsepter forgrener seg fra hverandre og enkeltpersoner lager sine egne unike assosiasjoner for å stivne konsepter i hukommelsen. Overføring og lagring av informasjon oppstår blant nettverk av nevroner, eller hjerneceller.Nevrale nettverk er også grunnlaget for mye kunstig intelligens.Faktisk refererer nevral læring noen ganger til metodene for kunstig intelligensdesign som etterligner menneskelige nevrale strukturer.Slike nevrale nettverk har vist seg nyttige i en rekke komplekse maskinytelsesarenaer som spenner fra talegjenkjenning til implementering av kontroller for roboter. For disse metodene er de kunstige små strukturene som er mønstret etter humane nevroner kjent som enheter eller noder.I likhet med nevroner er disse enhetene programmert til å motta innkommende informasjon, eller input, og også for å overføre informasjon eller output.I kunstige intelligensmaskiner kobles inngangs- og utgangskomponenter gjentatte ganger slik at assosiasjoner opprettes i det kunstige intelligenssystemet.Disse dannede assosiasjonene utgjør nevral læring for systemet, og mdash;Som menneskelig læring mdash;Foreningene kan styrkes når de er kodet og memorert.Styrking skjer via læringsregler, eller vektede målinger og matematiske nevrale algoritmer.