神經學習是基于這樣一種信念:當大腦處理新信息時,它像計算機一樣工作。數據輸入、組織和檢索是首要考慮因素。神經學習的生物學基礎是神經系統,它是指腦細胞相互連接的結構,這種對大腦結構和功能之間關系的理解已被應用于...
神經學習是基于這樣一種信念:當大腦處理新信息時,它像計算機一樣工作。數據輸入、組織和檢索是首要考慮因素。神經學習的生物學基礎是神經系統,它是指腦細胞相互連接的結構,這種對大腦結構和功能之間關系的理解已被應用于開發更好的學習和記憶保持概念。該框架也是人工神經網絡系統的基礎。

神經學習考慮以自然主義的方式表達思想和概念,而不是死記硬背的學習方法,如記憶乘法表。根據神經學習模型,信息首先通過數據輸入進入大腦。然后大腦必須存儲這些信息,并通過數據組織與已經存在的信息相結合。最后一步是數據檢索,即大腦開發系統,從大腦中提取儲存的信息并加以利用。因此,神經學習是指大腦收集、儲存和使用通過生活經驗獲得的信息的集體過程。有時,學習過程在大腦中編碼得如此之高,以至于信息檢索幾乎是自動進行的,就像在威脅的情況下一樣。

信息的傳輸和存儲發生在神經元網絡之間。因此,記憶是神經學習中的一個重要概念,就像計算機一樣,有效的信息編碼可以借助記憶技術。這些方法包括通過記憶線索來記憶大量的信息。例如,一個人可以通過創建一個句子來學習一長串單詞,其中每個單詞包含列表中每個單詞的第一個字母另一種方法可能涉及到創造一個代表一個單詞的想象視覺圖像。這種方法在記憶復雜信息(如醫學術語)中很常見。記憶裝置通常依賴于神經學習中的另一個重要概念:大腦最容易實現的學習方式的類型。有些人更精通視覺學習方法,而其他方法在學習更多的閱讀或基于單詞的學習時效果更好。其他方法可能包括聽覺學習和應用合作學習。一些神經學習教師采用整體學習方法。換句話說,個人應考慮自然主義的方式,而不是依賴于死記硬背的學習方法,強調具體和孤立的事實。因此,筆記可能包括一種樹狀的方法,在這種方法中,概念彼此分支,個人創造自己獨特的聯系,將概念固化在記憶中。信息的傳輸和存儲發生在神經元,或腦細胞。神經網絡也是許多人工智能的基礎。事實上,神經學習有時指的是模仿人類神經結構的人工智能設計方法。這種神經網絡已被證明在許多復雜的機器性能領域中都是有用的,從語音識別到實現機器人控制。對于這些方法,以人類神經元為原型的人工小結構被稱為單元或節點。與神經元一樣,這些單元被編程來接收輸入的信息或輸入,也可以傳輸信息或輸出。在人工智能機器中,輸入和輸出組件被反復連接,以便在人工智能系統中創建關聯這些形成的關聯構成了系統的神經學習,就像人類學習一樣,這些聯系可以在編碼和記憶時得到加強,這種強化通過學習規則、加權測量和數學神經算法來實現。