การจำแนกเครือข่ายประสาทคืออะไร?

การจำแนกเครือข่ายประสาทเป็นกระบวนการที่คอมพิวเตอร์สามารถจำแนกข้อมูลโดยใช้ลวดลายวงจรที่พบในเครือข่ายประสาทชีวภาพวงจรประสาทเป็นวงจรที่ซับซ้อนที่สุดที่รู้จักและมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลมากขึ้น mdash;ทั้งในแบบคู่ขนานและ serially mdash;กว่าคอมพิวเตอร์ใด ๆ ที่มีอยู่ในปี 2011 และเหตุผลหนึ่งที่มันทรงพลังมากคือความสามารถในการปรับตัวของวงจรประสาทการเชื่อมต่อ synapses และประตูตรรกะการทำงานสามารถเสริมสร้างและลดลงตามข้อมูลก่อนหน้าและอัตราการยิงประสาทการปรับวงจรเดียวกันนี้เข้ากับการรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและการประมวลผลข้อมูลสำหรับการจำแนกทางสถิติสามารถใช้ประโยชน์ได้โดยการรวมตัวกันของลวดลายและวิธีการของวงจรเหล่านี้ในการออกแบบคอมพิวเตอร์

สมองเป็นแหล่งพลังงานการประมวลผลที่น่าประทับใจรวมกับเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูลทางสถิติแบบไม่เชิงเส้นลวดลายที่พบในวงจรประสาทนั้นแตกต่างจากหน่วยประมวลผลอย่างง่ายไปจนถึงระบบการรวมข้อมูลที่ซับซ้อนระบบการปรับตัวทางชีวภาพในเครือข่ายประสาทเปลี่ยนวิธีการประมวลผลข้อมูลตามข้อมูลก่อนหน้านี้ที่ได้รับในลักษณะเดียวกับที่คนเรียนรู้ที่จะทำให้เกิดเสียงรบกวนจากพื้นหลังเครือข่ายประสาทเทียมสามารถเรียนรู้ที่จะน้ำหนักชิ้นส่วนแยกต่างหากแตกต่างกันให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลที่ระบบได้เรียนรู้ที่จะกำหนดให้มีความสำคัญ

แบบจำลองการคำนวณสำหรับระบบประสาทการจำแนกประเภทเครือข่ายใช้ประโยชน์จากความรู้ที่ได้รับจากการศึกษาความสามารถในการประมวลผลเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นตามธรรมชาติจากหน่วยภายในวงจรไปจนถึงกระบวนการที่มีการถ่วงน้ำหนักลวดลายเหล่านี้สามารถเข้าใจได้ดีขึ้นให้ยืมข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานของสมองเช่นเดียวกับการสร้าง motif

ใน Silico ซึ่งหมายความว่าคอมพิวเตอร์จะใช้สำหรับพลังการจำแนกเครือข่ายประสาททางสถิติที่มากขึ้นการใช้งานของการจำแนกเครือข่ายประสาทนั้นกว้างขวาง แต่ความคืบหน้าในปี 2554 มีขนาดค่อนข้างเล็กส่วนใหญ่เป็นเพราะการศึกษาและความเข้าใจของเครือข่ายประสาท

วิธีการประมวลผลข้อมูลที่รวมระบบปรับตัวในสมองเช่นการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้พารามิเตอร์ข้อมูลก่อนหน้านี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถประมวลผลข้อมูลในวิธีที่ไม่ซ้ำกันและแบบไดนามิกบางคนบอกว่านี่เป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากการสะสมข้อมูลในวิทยาศาสตร์มีการเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณและเทคนิคในการเพิ่มปริมาณข้อมูลที่ได้รับมีประสิทธิภาพมากขึ้นนักวิทยาศาสตร์หลายคนเชื่อว่าคอขวดในการค้นพบทางวิทยาศาสตร์จะเป็นการดูดกลืนและการประมวลผลข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติวิธีการเรียนรู้แบบไม่เป็นเชิงเส้นนั้นได้รับการพึ่งพาอย่างมาก

ผ่านแบบจำลองการคำนวณโปรแกรมเมอร์สามารถสร้างเครือข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมเพื่อเป็นตัวแทนของสมองกลไก mDASH;

ในหน่วยการประมวลผลข้อมูล Silico ที่มีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงการวิเคราะห์ทางสถิติแบบไดนามิกตามข้อมูลที่ประเมินก่อนหน้านี้โดยพื้นฐานแล้วการประมวลผลข้อมูลจากการจำแนกเครือข่ายประสาทอาจช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถสร้างเครื่องจักรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งมีความสามารถในการเรียนรู้เครื่องจักรที่สามารถปรับเปลี่ยนความสามารถในการจำแนกประเภทตามข้อมูลก่อนหน้านี้เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการช่วยเหลือนักวิทยาศาสตร์ในปัญหาที่เกิดขึ้นจากการพยายามวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก