Ano ang pag -aaral ng neural?

Ang pag -aaral ng neural ay batay sa paniniwala na ang utak ay nagpapatakbo tulad ng isang computer kapag nagpoproseso ito ng mga bagong impormasyon.Ang pag -input ng data, samahan, at pagkuha ay pangunahing pagsasaalang -alang.Ang biological na batayan ng pag -aaral ng neural ay isang neural system, na tumutukoy sa magkakaugnay na istraktura ng mga selula ng utak.Ang pag -unawa sa ugnayan sa pagitan ng istraktura ng utak at pag -andar ay inilapat sa pagbuo ng mas mahusay na mga konsepto sa pag -aaral at pagpapanatili ng memorya.Ang balangkas ay nagsisilbi rin bilang batayan ng mga artipisyal na sistema ng neural network.

Ayon sa modelo ng pag -aaral ng neural, ang impormasyon ay unang pumapasok sa utak sa pamamagitan ng pag -input ng data.Ang utak ay dapat mag -imbak ng impormasyong ito at pagsamahin ito sa mayroon nang impormasyon sa pamamagitan ng samahan ng data.Ang pangwakas na hakbang ay ang pagkuha ng data, kung saan ang utak ay bubuo ng mga system para sa pagkuha ng naka -imbak na impormasyon mula sa isip at paggamit nito.Ang pag -aaral ng neural ay tumutukoy sa mga kolektibong proseso na kung saan ang utak ay nagtitipon, nag -iimbak, at gumagamit ng impormasyon na nakuha sa pamamagitan ng mga karanasan sa buhay.Minsan, ang mga proseso ng pag -aaral ay nagiging naka -encode sa utak na ang pagkuha ng impormasyon ay nangyayari halos awtomatiko, tulad ng sa pagbabanta ng mga sitwasyon.

Ang memorya ay samakatuwid ay isang mahalagang konsepto sa pag -aaral ng neural, tulad ng sa mga computer.Ang mabisang pag -encode ng impormasyon ay maaaring makatulong sa mga pamamaraan ng mnemonic.Ang mga pamamaraang ito ay nagsasangkot ng pagsasaulo ng malalaking chunks ng impormasyon sa pamamagitan ng mga cue ng memorya.Halimbawa, ang isang indibidwal ay maaaring maghangad na malaman ang isang mahabang string ng mga salita sa pamamagitan ng paglikha ng isang pangungusap kung saan ang bawat salita ay naglalaman ng unang titik ng bawat salita sa listahan.Ang isa pang diskarte ay maaaring kasangkot sa paglikha ng isang mapanlikha na visual na imahe na kumakatawan sa isang salita.Ang pamamaraang ito ay pangkaraniwan sa pagsasaulo ng mga kumplikadong impormasyon tulad ng mga term na medikal.Ang ilang mga indibidwal ay mas mahusay na may mga pamamaraan ng pag-aaral ng visual, habang ang iba ay mas mahusay na gumagana kapag ang pag-aaral ay mas nagbabasa o nakabatay sa salita.Ang iba pang mga diskarte ay maaaring magsama ng pag -aaral ng pandinig at inilapat ang pag -aaral ng kooperatiba.

Ang ilang mga guro ng pag -aaral ng neural ay yakapin ang isang holistic na diskarte sa pag -aaral.Sa madaling salita, dapat isaalang -alang ng mga indibidwal ang mga ideya at konsepto sa isang naturalistic na paraan, sa halip na umasa sa mga pamamaraan ng pag -aaral ng rote na binibigyang diin ang mga tiyak at nakahiwalay na mga katotohanan.Ang pagkuha ng tala ay maaaring binubuo ng isang diskarte na tulad ng puno kung saan ang mga konsepto ay mula sa bawat isa at ang mga indibidwal ay lumikha ng kanilang sariling natatanging mga asosasyon upang palakasin ang mga konsepto sa kanilang memorya.

Ang paghahatid at pag-iimbak ng impormasyon ay nangyayari sa mga network ng mga neuron, o mga selula ng utak.Ang mga Neural network ay din ang batayan ng maraming artipisyal na katalinuhan.Sa katunayan, kung minsan ang pag -aaral ng neural ay tumutukoy sa mga pamamaraan ng artipisyal na disenyo ng katalinuhan na gayahin ang mga istrukturang neural na tao.Ang nasabing mga neural network ay napatunayan na kapaki -pakinabang sa maraming mga kumplikadong arena ng pagganap ng makina na nagmula sa pagkilala sa pagsasalita sa pagpapatupad ng mga kontrol para sa mga robot.Tulad ng mga neuron, ang mga yunit na ito ay na -program upang makatanggap ng papasok na impormasyon, o pag -input, at upang magpadala ng impormasyon, o output.Sa mga artipisyal na makina ng katalinuhan, ang mga sangkap ng input at output ay paulit -ulit na konektado upang ang mga asosasyon ay nilikha sa loob ng artipisyal na sistema ng katalinuhan.Ang mga nabuo na asosasyon ay bumubuo ng neural na pag -aaral para sa system, at mdash;tulad ng pag -aaral ng tao at mdash;Ang mga asosasyon ay maaaring palakasin habang sila ay naka -encode at kabisado.Ang pagpapalakas ay nangyayari sa pamamagitan ng mga patakaran sa pag -aaral, o mga timbang na pagsukat at matematika na neural algorithm.