Vad är neuralt lärande?

Neural Learning är baserat på tron att hjärnan fungerar som en dator när den bearbetar ny information.Datainmatning, organisation och hämtning är primära överväganden.Den biologiska grunden för neuralt lärande är ett neuralt system, som hänvisar till den sammankopplade strukturen hos hjärnceller.Denna förståelse av förhållandet mellan hjärnstruktur och funktion har tillämpats för att utveckla bättre inlärnings- och minnesbehållningskoncept.Ramverket fungerar också som grunden för konstgjorda neurala nätverkssystem.

Enligt neuralinlärningsmodellen kommer information först in i hjärnan genom datainmatning.Hjärnan måste sedan lagra denna information och kombinera den med redan nuvarande information via dataorganisation.Det sista steget är datainhämtning, där hjärnan utvecklar system för att ta lagrad information från sinnet och använda den.Neuralinlärning hänvisar således till dessa kollektiva processer där hjärnan samlar in, lagrar och använder information som erhållits genom livserfarenheter.Ibland blir inlärningsprocesser så kodade i hjärnan att information om information inträffar nästan automatiskt, som i hotande situationer.

Memory är därför ett viktigt begrepp i neuralt lärande, precis som det är med datorer.Effektiv kodning av information kan stödjas med mnemoniska tekniker.Dessa metoder involverar memorering av stora bitar av information via minneskoder.Till exempel kan en individ försöka lära sig en lång rad ord genom att skapa en mening där varje ord innehåller den första bokstaven i varje ord i listan.Ett annat tillvägagångssätt kan innebära att skapa en fantasifull visuell bild som representerar ett ord.Detta tillvägagångssätt är vanligt när det gäller att memorera komplex information som medicinska termer.

Mnemoniska enheter är ofta beroende av ett annat viktigt koncept i neuralt lärande: den typ av inlärningsstil som en hjärna är mest kopplad att implementera.Vissa individer är mer skickliga med visuella inlärningsmetoder, medan andra fungerar bättre när lärande är mer läsning eller ordbaserad.Andra tillvägagångssätt kan inkludera hörselinlärning och tillämpat kooperativt lärande. Vissa lärare för neuralt lärande omfattar en helhetssyn på lärande.Med andra ord, individer bör överväga idéer och begrepp på ett naturalistiskt sätt, snarare än att förlita sig på rote -inlärningsmetoder som betonar specifika och isolerade fakta.Anteckningar kan således bestå av ett trädliknande tillvägagångssätt där koncept grenar ut från varandra och individer skapar sina egna unika föreningar för att stelna begrepp i deras minne. Överföring och lagring av information sker bland nätverk av neuroner eller hjärnceller.Neurala nätverk är också grunden för mycket konstgjord intelligens.I själva verket hänvisar neuralt lärande ibland till metoderna för konstgjord intelligensdesign som efterliknar mänskliga neurala strukturer.Sådana neurala nätverk har visat sig vara användbara i många komplexa maskinprestandaarenor som sträcker sig från taligenkänning till implementering av kontroller för robotar. För dessa metoder är de konstgjorda små strukturerna som är mönstrade efter att mänskliga neuroner är kända som enheter eller noder.Liksom neuroner är dessa enheter programmerade för att få inkommande information eller input och även för att överföra information eller utdata.I konstgjorda intelligensmaskiner är inmatnings- och utgångskomponenter anslutna upprepade gånger så att föreningar skapas inom det konstgjorda intelligenssystemet.Dessa bildade föreningar utgör neuralt lärande för systemet och mdash;som mänskligt lärande mdash;Föreningarna kan stärkas när de kodas och memoreras.Förstärkningen sker via inlärningsregler eller vägda mätningar och matematiska neurala algoritmer.