Neural computation

این مقاله در حال ترجمه از ویکی انگلیسی است لطفا حذف نشود."

محاسبات عصبی یک حوزه پیچیده و جذاب است که در آن علوم کامپیوتر، ریاضیات و علوم اعصاب با هم ترکیب می‌شوند.^[1] این حوزه با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند و به درک بهتر فرایندهای موجود در مغز کمک کند.^[2]

شبکه‌های عصبی، که الهام گرفته از ساختار مغز انسان هستند، نقش بسیار مهمی در پیشرفت تکنولوژی یادگیری ماشین داشته‌اند.^[3] این شبکه‌ها از واحدهای سلولی به نام نورون‌ها یا سلول‌های عصبی تشکیل شده‌اند³. هر نورون در این شبکه‌ها می‌تواند اطلاعات را از نورون‌های دیگر دریافت کند، آن‌ها را پردازش کند و سپس نتیجه را به نورون‌های دیگر ارسال کند³.

برنامه محاسبات و سیستم‌های عصبی (سی‌ان‌اس) در سال ۱۹۸۶ در موسسه فناوری کالیفرنیا تأسیس شد¹. هدف از تأسیس این برنامه، آموزش دانشجویان دوره دکتری علاقه‌مند به بررسی رابطه بین ساختار مدارها/شبکه‌های شبیه نورون و محاسبات انجام شده در چنین سیستم‌هایی، خواه طبیعی یا مصنوعی، بود¹.

یکی از کاربردهای مهم محاسبات عصبی در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning) است². در این حوزه، مدل‌های یادگیری عمیق از ساختاری با عنوان «شبکه عصبی» (Neural Network) تشکیل شده‌اند که با نام «شبکه عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Network) نیز شناخته می‌شوند². این شبکه‌ها قادر هستند بازنمایی‌های ضمنی داده‌های خام را در روال آموزش شبکه یاد بگیرند².

به طور کلی، محاسبات عصبی یک حوزه مهم و پیچیده است که با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند و به درک بهتر فرایندهای موجود در مغز کمک کند². این حوزه با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند³. این مدل‌ها می‌توانند به ما کمک کنند تا فرایندهای موجود در مغز موجودات زنده را بهتر درک کنیم².

شبکه‌های عصبی الهام گرفته از مغز انسان، نقش بسیار زیادی در توسعه الگوریتم‌ها و پیشرفت تکنولوژی یادگیری ماشین داشته‌اند³. مغز انسان به عنوان پیچیده‌ترین عضو در بدن انسان شناخته می‌شود که نقش بسیار حیاتی در تفکر، درک محیط اطراف، و تصمیم‌گیری دارد³. راز قدرت این عضو در واحدهای سلولی به نام نورون‌ها یا سلول‌های عصبی نهفته است³.

برنامه محاسبات و سیستم‌های عصبی (سی‌ان‌اس) در سال ۱۹۸۶ در موسسه فناوری کالیفرنیا تأسیس شد¹. هدف از تأسیس این برنامه، آموزش دانشجویان دوره دکتری علاقه‌مند به بررسی رابطه بین ساختار مدارها/شبکه‌های شبیه نورون و محاسبات انجام شده در چنین سیستم‌هایی، خواه طبیعی یا مصنوعی، بود¹.

یکی از کاربردهای مهم محاسبات عصبی در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning) است². در این حوزه، مدل‌های یادگیری عمیق از ساختاری با عنوان «شبکه عصبی» (Neural Network) تشکیل شده‌اند که با نام «شبکه عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Network) نیز شناخته می‌شوند². این شبکه‌ها قادر هستند بازنمایی‌های ضمنی داده‌های خام را در روال آموزش شبکه یاد بگیرند².

به طور کلی، محاسبات عصبی یک حوزه مهم و پیچیده است که با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند و به درک بهتر فرایندهای موجود در مغز کمک کند². این حوزه با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند³. این مدل‌ها می‌توانند به ما کمک کنند تا فرایندهای موجود در مغز موجودات زنده را بهتر درک کنیم.

شبکه‌های عصبی الهام گرفته از مغز انسان، نقش بسیار زیادی در توسعه الگوریتم‌ها و پیشرفت تکنولوژی یادگیری ماشین داشته‌اند. مغز انسان به عنوان پیچیده‌ترین عضو در بدن انسان شناخته می‌شود که نقش بسیار حیاتی در تفکر، درک محیط اطراف، و تصمیم‌گیری دارد. راز قدرت این عضو در واحدهای سلولی به نام نورون‌ها یا سلول‌های عصبی نهفته است.

برنامه محاسبات و سیستم‌های عصبی (سی‌ان‌اس) در سال ۱۹۸۶ در موسسه فناوری کالیفرنیا تأسیس شد. هدف از تأسیس این برنامه، آموزش دانشجویان دوره دکتری علاقه‌مند به بررسی رابطه بین ساختار مدارها/شبکه‌های شبیه نورون و محاسبات انجام شده در چنین سیستم‌هایی، خواه طبیعی یا مصنوعی، بود.

یکی از کاربردهای مهم محاسبات عصبی در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning) است. در این حوزه، مدل‌های یادگیری عمیق از ساختاری با عنوان «شبکه عصبی» (Neural Network) تشکیل شده‌اند که با نام «شبکه عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Network) نیز شناخته می‌شوند. این شبکه‌ها قادر هستند بازنمایی‌های ضمنی داده‌های خام را در روال آموزش شبکه یاد بگیرند.

به طور کلی، محاسبات عصبی یک حوزه مهم و پیچیده است که با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند و به درک بهتر فرایندهای موجود در مغز کمک کند. این حوزه با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند. این مدل‌ها می‌توانند به ما کمک کنند تا فرایندهای موجود در مغز موجودات زنده را بهتر درک کنیم.

شبکه‌های عصبی الهام گرفته از مغز انسان، نقش بسیار زیادی در توسعه الگوریتم‌ها و پیشرفت تکنولوژی یادگیری ماشین داشته‌اند. مغز انسان به عنوان پیچیده‌ترین عضو در بدن انسان شناخته می‌شود که نقش بسیار حیاتی در تفکر، درک محیط اطراف، و تصمیم‌گیری دارد. راز قدرت این عضو در واحدهای سلولی به نام نورون‌ها یا سلول‌های عصبی نهفته است.

برنامه محاسبات و سیستم‌های عصبی (سی‌ان‌اس) در سال ۱۹۸۶ در موسسه فناوری کالیفرنیا تأسیس شد. هدف از تأسیس این برنامه، آموزش دانشجویان دوره دکتری علاقه‌مند به بررسی رابطه بین ساختار مدارها/شبکه‌های شبیه نورون و محاسبات انجام شده در چنین سیستم‌هایی، خواه طبیعی یا مصنوعی، بود.

یکی از کاربردهای مهم محاسبات عصبی در حوزه یادگیری عمیق (Deep Learning) است. در این حوزه، مدل‌های یادگیری عمیق از ساختاری با عنوان «شبکه عصبی» (Neural Network) تشکیل شده‌اند که با نام «شبکه عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Network) نیز شناخته می‌شوند. این شبکه‌ها قادر هستند بازنمایی‌های ضمنی داده‌های خام را در روال آموزش شبکه یاد بگیرند.

به طور کلی، محاسبات عصبی یک حوزه مهم و پیچیده است که با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند و به درک بهتر فرایندهای موجود در مغز کمک کند. این حوزه با استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های کامپیوتری، سعی دارد تا عملکرد مغز را شبیه‌سازی کند. این مدل‌ها می‌توانند به ما کمک کنند تا فرایندهای موجود در مغز موجودات زنده را بهتر درک کنیم.