什么是神经处理？(neural processing?)
神经处理最初指的是大脑的工作方式，但该术语更典型地用于描述模仿生物功能的计算机架构。在计算机中，神经处理使软件能够适应不断变化的情况，并在获得更多信息时改进其功能。神经处理在软件中被用来完成诸如识别人脸、预测天气、分析语音模式和学习游戏中的新策略等任务。
人脑由大约1000亿个神经元组成。这些神经元是神经细胞，单独起处理和传递信息的简单功能。当神经细胞以集群的形式传输和处理时，称为神经网络，其结果是复杂的——比如创建和存储记忆、处理语言以及对突然的运动做出反应。
人工神经处理在一个更简单的层次上模拟了这个过程。称为神经元或节点的小型处理单元执行处理和传输数据的简单任务。由于简单的处理单元通过连接器组合基本信息，信息和处理变得更加复杂。与传统的计算机处理器不同，传统的计算机处理器需要人类程序员来输入新信息，而神经处理器一旦编程就可以自己学习。
例如，神经处理器可以提高跳棋水平。就像人脑一样，计算机知道对手的某些动作是为了制造陷阱。基本编程可能会让计算机第一次落入陷阱。然而，某个陷阱出现的频率越高，计算机就越关注这些数据，并开始做出相应的反应。
神经程序员称计算机对某些结果越来越重视“权重”传统的处理只能为计算机提供基本的游戏规则和有限的策略。神经处理，通过收集数据和更多地关注更重要的信息，随着时间的推移学习更好的策略。
神经处理的力量在于它的灵活性。在大脑中，信息表现为一种电化学脉冲——一种轻微的震动或化学信号。在人工神经处理中，信息以数值形式表示。这个值决定了人工神经元是处于活动状态还是处于休眠状态，还决定了它将信号发送到哪里。例如，如果某个检查器移动到某个正方形，神经网络就会将该信息作为数字数据读取。将这些数据与不断增长的信息进行比较，从而产生一个动作或输出。
- 发表于 2021-12-14 11:47
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