什么是神经学习(Neural Learning)？

神经学习是基于这样一种信念：当大脑处理新信息时，它像计算机一样工作。数据输入、组织和检索是首要考虑因素。神经学习的生物学基础是神经系统，它是指脑细胞相互连接的结构，这种对大脑结构和功能之间关系的理解已被应用于开发更好的学习和记忆保持概念。该框架也是人工神经网络系统的基础。神经学习考虑以自然主义的方式表达思想和概念，而不是死记硬背的学习方法，如记忆乘法表。根据神经学习模型，信息首先通过数据输入进入大脑。然后大脑必须存储这些信息，并通过数据组织与已经存在的信息相结合。最后一步是数据检索，即大脑开发系统，从大脑中提取储存的信息并加以利用。因此，神经学习是指大脑收集、储存和使用通过生活经验获得的信息的集体过程。有时，学习过程在大脑中编码得如此之高，以至于信息检索几乎是自动进行的，就像在威胁的情况下一样。信息的传输和存储发生在神经元网络之间。因此，记忆是神经学习中的一个重要概念，就像计算机一样，有效的信息编码可以借助记忆技术。这些方法包括通过记忆线索来记忆大量的信息。例如，一个人可以通过创建一个句子来学习一长串单词，其中每个单词包含列表中每个单词的第一个字母另一种方法可能涉及到创造一个代表一个单词的想象视觉图像。这种方法在记忆复杂信息（如医学术语）中很常见。记忆装置通常依赖于神经学习中的另一个重要概念：大脑最容易实现的学习方式的类型。有些人更精通视觉学习方法，而其他方法在学习更多的阅读或基于单词的学习时效果更好。其他方法可能包括听觉学习和应用合作学习。一些神经学习教师采用整体学习方法。换句话说，个人应考虑自然主义的方式，而不是依赖于死记硬背的学习方法，强调具体和孤立的事实。因此，笔记可能包括一种树状的方法，在这种方法中，概念彼此分支，个人创造自己独特的联系，将概念固化在记忆中。信息的传输和存储发生在神经元，或脑细胞。神经网络也是许多人工智能的基础。事实上，神经学习有时指的是模仿人类神经结构的人工智能设计方法。这种神经网络已被证明在许多复杂的机器性能领域中都是有用的，从语音识别到实现机器人控制。对于这些方法，以人类神经元为原型的人工小结构被称为单元或节点。与神经元一样，这些单元被编程来接收输入的信息或输入，也可以传输信息或输出。在人工智能机器中，输入和输出组件被反复连接，以便在人工智能系统中创建关联这些形成的关联构成了系统的神经学习，就像人类学习一样，这些联系可以在编码和记忆时得到加强，这种强化通过学习规则、加权测量和数学神经算法来实现。