Vad är neural nätverksklassificering?

Neural Network Classification är processen genom vilken datorer kan klassificera data med kretsmotiv som finns i biologiska neurala nätverk.Neuralkretsen är den mest komplexa kretsen som är känd och kan mer databehandling mdash;både parallellt och seriellt mdash;Än någon dator som finns från och med 2011, och en anledning till att det är så kraftfullt är den adaptiva förmågan hos neurala kretsar.Anslutningar, synapser och funktionella logikgrindar kan stärka och försvaga baserat på tidigare information och neurala avfyrningshastigheter.Samma kretsanpassning till effektiv informationsintegration och databehandling för statistisk klassificering kan utnyttjas genom införlivande av dessa kretsmotiv och metoder i datakonstruktioner.

Hjärnan är en imponerande källa till processorkraft i kombination med naturligt förekommande icke -linjära statistiska datamodelleringsverktyg.Motiven som finns i neurala kretsar varierar från enkla bearbetningsenheter till komplexa informationsintegrationssystem.De biologiska adaptiva systemen i neurala nätverk ändrar hur de behandlar information baserat på tidigare mottagen information.Mycket på samma sätt som en person lär sig att dränka ut bakgrundsbrus kan ett konstgjort neuralt nätverk lära sig att väga separata information på olika sätt och ge mer vikt till information som systemet har lärt sig att utse som viktigt.

Beräkningsmodeller för neuralaNätverksklassificering drar nytta av kunskapen från att studera de naturligt förekommande neurala nätverksbehandlingsfunktionerna, från enheter inom kretsarna till processen genom vilken information vägs.Dessa motiv kan sedan förstås bättre, ge ytterligare insikt i hjärnans arbete samt återskapa motivet i Silico , vilket innebär att datorer används för större statistiska neurala nätverksklassificeringskraft.Tillämpningarna av neural nätverksklassificering är långtgående, men framstegen som gjordes 2011 hade varit relativt små, till stor del på grund av studiens nascens och förståelse för neurala nätverk.

Informationsbehandlingsmetoder som innehåller adaptiva system och efterliknar rörelsekretsarnaI hjärnan, till exempel maskininlärning baserat på tidigare dataparametrar, gör det möjligt för forskare att bearbeta data på ett unikt och dynamiskt sätt.Vissa säger att detta är nödvändigt eftersom datasamling inom vetenskapen har ökat exponentiellt och tekniker för att öka mängden data som tagits har blivit effektivare.Många forskare tror att flaskhalsen i vetenskapliga upptäckter kommer att vara assimilering och databehandling själv.För statistisk analys har icke-linjära, maskinbaserade inlärningsmetoder blivit mer beroende av.

Genom en beräkningsmodell kan programmerare skapa konstgjorda neurala nätverk som består av konstgjorda neuroner för att representera en mekanisk hjärna mdash;En i Silico Informationsbehandlingsenhet som har förmågan att ändra sin statistiska analys dynamiskt baserat på tidigare bedömda data.I huvudsak kan basering av databehandling på neural nätverksklassificering göra det möjligt för forskare att skapa mer kraftfulla maskiner som kan lära sig.En maskin som kan dynamiskt modifiera sina klassificeringsförmågor baserat på tidigare information är ett kraftfullt verktyg som görs för att hjälpa forskare i de problem som produceras genom att försöka analysera stora mängder data.