رتبها

الشبكات العصبية Neural Network
ما هي الشبكة العصبية
وما هي ميكانيكا الشبكة العصبية
وما هي أنواع الشبكات العصبية الأساسية
وما هي تطبيقات الشبكات العصبية
ثريد مميز يوضح معني الشبكات العصبية وأنواعهم وطرق استخدامها مع معني الذكاء الإصطناعي وتعلم الآلة .

قائمة المحتويات .
مقدمة الذكاء الاصطناعي
والتعلم الآلي
والشبكات العصبية
ميكانيكا الشبكة العصبية الأساسية
أنواع الشبكات العصبية
تطبيقات الشبكة العصبية

الذكاء الاصطناعي - والتعلم الآلي - والشبكات العصبية
قبل فهم ماهية الشبكات العصبية نحتاج إلى الرجوع بضع خطوات إلى الوراء وفهم ماهية الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة مرة أخرى إنه محير بعض الشئ لأنه عندما تبحث في محرك بحث Google عن معنى الذكاء الاصطناعي

تحصل على تعريفات مثل "إنها محاكاة الذكاء البشري بواسطة الآلات" ، والتي على الرغم من أنها قد تكون صحيحة إلا أنها قد تكون مضللة بعض الشي للمتعلمين الجدد
بمعنى أبسط ، يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى فكرة إعطاء الآلات أو البرامج القدرة على اتخاذ قراراتها الخاصة بناءً على قواعد محددة

مسبقًا أو نماذج التعرف على الأنماط.
تؤدي فكرة نماذج التعرف على الأنماط إلى نماذج التعلم الآلي ، وهي خوارزميات تبني نماذج تستند إلى بيانات نموذجية لعمل تنبؤات بشأن بيانات جديدة.
لاحظ أن التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي هناك عدد من نماذج

وخوارزميات التعلم الآلي ، linear regression, support vector machines, random forests ، وبالطبع الشبكات العصبية وهذا يقودنا الآن إلى سؤالنا الأصلي ، ما هي الشبكات العصبية؟

الشبكات العصبية Neural Networks.
الشبكة العصبية هي شبكة من المعادلات الرياضية يأخذ متغيرًا واحدًا أو أكثر من متغيرات الإدخال ، ومن خلال المرور بشبكة من المعادلات ينتج عنه متغير إخراج واحد أو أكثر يمكنك أيضًا القول أن الشبكة العصبية تأخذ متجهًا من المدخلات وتعيد متجهًا للمخرجات.

ميكانيكا الشبكة العصبية الأساسية
من المفيد أن تري كيف تبدو بنية الشبكة العصبية الأساسية.

في الشبكة العصبية ، توجد طبقة إدخال ، وطبقة مخفية واحدة أو أكثر ، وطبقة إخراج تتكون طبقة الإدخال من متغير سمة واحد أو أكثر (أو متغيرات إدخال أو متغيرات مستقلة) يُشار إليها بـ x1 ، x2 ، ... ، xn. تتكون الطبقة المخفية من واحدة أو أكثر من العقد المخفية أو الوحدات المخفية العقدة هي

ببساطة إحدى الدوائر في الرسم البياني أعلاه. وبالمثل ، يتكون متغير الإخراج من وحدة إنتاج واحدة أو أكثر.
يمكن أن تحتوي طبقة معينة على العديد من العقد مثل الصورة أعلاه.

كذلك ، يمكن أن تحتوي شبكة عصبية معينة على طبقات عديدة بشكل عام ، يسمح المزيد من العقد والمزيد من الطبقات للشبكة العصبية بإجراء حسابات أكثر تعقيدًا

المثال هذا يحتوي على شبكة عصبية محتملة يحتوي على ثلاثة متغيرات إدخال ، حجم اللوت ، عدد غرف النوم ، ومتوسط. دخل العائلة. من خلال تغذية هذه الشبكة العصبية بهذه المعلومات الثلاثة ، ستعيد ناتجًا ، سعر المنزل فكيف بالضبط تفعل هذا؟

كما قلنا في بداية المقال ، الشبكة العصبية ليست أكثر من شبكة من المعادلات تتكون كل عقدة في الشبكة العصبية من وظيفتين ، وظيفة خطية ووظيفة تنشيط هذا هو المكان الذي يمكن أن تصبح فيه الأشياء مربكة بعض الشيء ، ولكن في الوقت الحالي ، فكر في الوظيفة الخطية على أنها خط أفضل ملاءمة.

فكر أيضًا في وظيفة التنشيط مثل مفتاح الضوء ، والذي ينتج عنه رقم بين 1 أو 0 ما يحدث هو أن ميزات الإدخال (x) يتم إدخالها في الوظيفة الخطية لكل عقدة ، مما ينتج عنه قيمة ، z. بعد ذلك ، يتم إدخال القيمة z في وظيفة التنشيط والتي تحدد ما إذا كان مفتاح الضوء قيد التشغيل أم لا (بين 0 و 1)

وبالتالي ، تحدد كل عقدة في النهاية العقد في الطبقة التالية التي يتم تنشيطها ، حتى تصل إلى المخرجات من الناحية المفاهيمية ، هذا هو جوهر الشبكة العصبية إذا كنت ترغب في التعرف على الأنواع المختلفة لوظائف التنشيط ، وكيف تحدد الشبكة العصبية معلمات الوظائف الخطية ،

وكيف تتصرف مثل نموذج “التعلم الآلي” الذي يتعلم ذاتيًا ، فهناك دورات كاملة خاصة بالشبكات العصبية التي يمكنك أن تجد على الإنترنت!

أنواع الشبكات العصبية Types of Neural Networks
لقد تقدمت الشبكات العصبية كثيرًا لدرجة أن هناك الآن عدة أنواع من الشبكات العصبية ، ولكن فيما يلي الأنواع الثلاثة الرئيسية للشبكات العصبية التي من المحتمل أن تسمع عنها كثيرًا.

▪الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) – Artificial Neural Networks (ANN).
الشبكات العصبية الاصطناعية ، أو الشبكات العصبية الاصطناعية ، تشبه الشبكات العصبية في الصور أعلاه ، والتي تتكون من مجموعة من العقد المتصلة التي تأخذ مدخلات أو مجموعة من المدخلات وترجع المخرجات هذا هو النوع

الأساسي من الشبكات العصبية الذي من المحتمل أن تتعرف عليه أولاً إذا شاركت في دورة تدريبية تتكون شبكات ANN من كل ما تحدثنا عنه بالإضافة إلى وظائف الانتشار ومعدلات التعلم ووظيفة التكلفة والانتشار العكسي.

▪الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) – Convolutional Neural Networks (CNN)
الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) هي نوع من الشبكات العصبية التي تستخدم عملية رياضية تسمى الالتواء تعرّف ويكيبيديا الالتفاف على أنه عملية حسابية على وظيفتين تنتجان وظيفة ثالثة توضح كيف يكون شكل

إحداهما تم تعديله من قبل الآخر. وبالتالي ، تستخدم شبكات CNN الالتواء بدلاً من مضاعفة المصفوفة العامة في طبقة واحدة على الأقل من طبقاتها.

▪الشبكات العصبية المتكررة (RNN) – Recurrent Neural Networks (RNN)
الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي نوع من شبكات ANN حيث تشكل الاتصالات بين العقد مخططًا رقميًا على طول تسلسل زمني ، مما يسمح لهم باستخدام ذاكرتهم الداخلية لمعالجة تسلسل متغير الطول من المدخلات بسبب هذه الخاصية ،

تعتبر شبكات RNN استثنائية في معالجة بيانات التسلسل ، مثل التعرف على النص أو التعرف على الصو

تطبيقات الشبكة العصبية Neural Network Applications
الشبكات العصبية هي خوارزميات قوية أدت إلى بعض التطبيقات الثورية التي لم تكن ممكنة من قبل ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر ما يلي:

▪التعرف على الصور والفيديو Image and video recognition.
نظرًا لقدرات التعرف على الصور ، لدينا الآن أشياء مثل التعرف على الوجه للأمان ورؤية Bixby.
▪أنظمة التوصية Recommender systems.
هل تساءلت يومًا عن قدرة Netflix دائمًا على التوصية بالعروض والأفلام التي تعجبك فعلاً؟

إنهم على الأرجح يستفيدون من الشبكات العصبية لتقديم تلك التجربة.

▪التعرف على الصوت Audio recognition.
إذا لم تكن قد لاحظت ذلك ، فقد أصبح كل من “OK Google” و Seri أفضل بشكل كبير في فهم أسئلتنا وما نقوله. يمكن أن يعزى هذا النجاح إلى الشبكات العصبية.
▪

القيادة الذاتية Autonomous driving.
أخيرًا ، يرجع تقدمنا نحو إتقان القيادة الذاتية إلى حد كبير إلى التقدم في الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية.

للتلخيص.
فيما يلي النقاط الرئيسية:
الشبكات العصبية هي نوع من نماذج التعلم الآلي أو مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، والتعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي
الشبكة العصبية هي شبكة من المعادلات تأخذ مدخلات (أو مجموعة من المدخلات) وتعيد مخرجات (أو مجموعة من المخرجات)

تتكون الشبكات العصبية من مكونات مختلفة مثل طبقة الإدخال والطبقات المخفية وطبقة الإخراج والعقد.
تتكون كل عقدة من وظيفة خطية ووظيفة تنشيط ، والتي تحدد في النهاية العقد في الطبقة التالية التي يتم تنشيطها.

المصدر
towardsdatascience.com