논리 게이트는 어떻게 신경망의 인공 지능과 빌딩 블록의 선구자입니까?

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논리 게이트는 어떻게 신경망의 인공 지능과 빌딩 블록의 선구자입니까?

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논리 게이트는 컴퓨터 처리에서 경로 생성을위한 프레임 워크를 구성하는 논리 구조입니다. 컴퓨터에서 로직 게이트를 사용하면 인공 지능이나 신경 네트워크에 대한 현대의 모든 작업이 시작됩니다. 그러나 논리 게이트는 기계 학습, 인공 지능 및 그와 함께 제공되는 모든 것을위한 빌딩 블록을 제공합니다.

로직 게이트는 컴퓨팅 시스템의 입력에 따라 출력 선택을 용이하게합니다. 초기에, 이것은 마이크로 프로세서와 인간의 뇌를 비교하게했습니다.

신경망에 대한 연구가 몇 년 후 발전하기 시작하면서“연결주의”라는 철학이 시작되었습니다. 1940 년대로 거슬러 올라가는 연결주의는 복잡한 행동 패턴이 개별 작은 단위 (예 : 뇌, 뉴런)의 결합 된 작업을 통해 생성된다는 아이디어입니다.

이 모든 것이 더 복잡한 프로세스를 위해 프로그래밍을 사용하고 기본 논리 게이트를 사용한다는 아이디어로 이어졌습니다. 머신 러닝의 정의 중 하나는 컴퓨터 프로그램이 원래 입력으로 제공된 것의 한계를 넘어 진화한다는 것입니다. 다시 말해, 기계는 진행하면서 학습합니다. 주어진 입력과 출력을 처리하기 위해 여전히 로직 게이트를 사용하지만 컴퓨팅을 위해 로직 게이트를 사용하는 것은 근본적으로 다른 방식으로 작동합니다.

인간의 뇌와 뉴런과 시냅스의 성능을 계속 연구함으로써 과학자들은 컴퓨팅 시스템으로이 활동의 ​​일부를 모델링 할 수있게되었습니다. 여기서 논리 게이트는 인간 뉴런의 작업을 수행합니다.

신경망의 다양한 논리 게이트 설계에 관한 학술 논문의 발췌 내용을 고려하십시오.

“뉴런이 흥분성 입력에 대해 논리적 OR 연산과 동등한 기능을 수행한다는 것은 명백합니다. 펄스의 존재가 논리적 값 '1'을 나타내는 경우 OR 게이트의 동작은 두 개의 흥분성이있는 뉴런에 의해 실현 될 수 있습니다 입력 및 출력은 금지 입력으로 피드백됩니다. 후자는 논리 값 '0'에 해당하는 자극이 중단 될 때 뉴런이 이완 된 상태로 되돌아 가도록합니다. OR- 게이트 뉴런은 다음에 따라 변화하는 뚜렷한 '켜기'및 '끄기'지연을 나타냅니다. 과거와 현재의 의견.”– Suryateja Yellamraju, et. al., "신경망의 다양한 논리 게이트 설계"

이 판독 값으로부터 OR 논리 게이트의 성능과 이진 여기되거나 이완 된 입력에서 작동하는 뉴런의 성능간에 밀접한 상관 관계가있을 수 있음이 분명합니다.

이를 염두에두고 인공 지능 작업에는 종종 인간 두뇌의 뉴런이 나타내는 행동 유형을 모델링하기 위해 컴퓨팅 시스템에서 논리 게이트를 사용하는 것이 포함됩니다. 이러한 모델링 성공의 정도는 극도로 고급 모델링을 통해 지각 기술을 만들 수 있는지, 또는 인간의 마음이 이러한 종류의 기술 개발을 제한하거나 제한하기에 충분히 복잡하고 정교한 지 여부에 관계없이 강력한 인공 지능의 미래 기능을 결정합니다.

Medium, V.V.의 기사에서 Preetham은 적용된 논리 게이트를 사용하여 신경 네트워크에 논리를 가르치는 것에 대해 이야기합니다. 이 자세한 자습서는 인간 뉴런의 작업을 시뮬레이션하는 방식으로 논리 게이트 및 코드 사용을 나타내는 방법을 보여줍니다.

이러한 방식으로, 어제 컴퓨팅 시스템의 개발 초기에 등장한 로직 게이트는 뉴런 네트워크에서 매우 진보 된 작업을위한 기본 리소스이며 상호 작용을 크게 변화시키는 강력한 기계 학습 및 인공 지능 도구의 채택입니다. 앞으로 몇 년 동안 기술로.