شبکه‌های عصبی مصنوع: الگوریتم و ساختارها رویداد آنلاین

در نشست «شبکه‌های عصبی مصنوع: الگوریتم و ساختارها»، در کنار مرتضی خرسند نیکو، هستیم تا در خصوص شبکه‌های عصبی و کاربرد آن آگاه شویم. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)، که از مغز انسان الهام گرفته‌اند، یک ابزار قدرتمند دریادگیری ماشینوهوش مصنوعیهستند. این شبکه‌ها از لایه‌هایی ازنورون‌هایاگره‌هاتشکیل شده‌اند که به یکدیگر متصل‌اند و اطلاعات را پردازش و منتقل می‌کنند.

الگوریتم و ساختارها

ساختار یک شبکه عصبی معمولاً شامل سه نوع لایه اصلی است:

• لایه ورودی:داده‌ها از این لایه وارد شبکه می‌شوند. هر گره در این لایه یک ویژگی از داده ورودی را نشان می‌دهد.
• لایه‌های پنهان:بین لایه ورودی و خروجی قرار دارند. این لایه‌ها جایی هستند که محاسبات اصلی انجام می‌شود. ممکن است یک یا چندین لایه پنهان وجود داشته باشد.
• لایه خروجی:نتایج پردازش شبکه در این لایه تولید می‌شود.

الگوریتم‌های یادگیری، مانندپس‌انتشار خطا (Backpropagation)، به شبکه کمک می‌کنند تا با تنظیم وزن‌های بین نورون‌ها، از داده‌های ورودی یاد بگیرد و عملکرد خود را بهبود بخشد. با هر بار آموزش، شبکهوزن‌هاوبایاس‌هارا طوری تنظیم می‌کند که خطای پیش‌بینی‌هایش به حداقل برسد. این فرآیند به شبکه اجازه می‌دهد الگوهای پیچیده را در داده‌ها کشف کند.

این شبکه‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارند، از تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی گرفته تا پیش‌بینی‌های مالی و سیستم‌های توصیه‌گر.

انواع رایج شبکه‌های عصبی مصنوعی

·شبکه‌های عصبی پیش‌خور(Feedforward Neural Networks):ساده‌ترین نوع شبکه هستند که در آن‌ها اطلاعات فقط در یک جهت (از ورودی به خروجی) حرکت می‌کند.

·شبکه‌های عصبی پیچشی(Convolutional Neural Networks - CNNs):🖼️به طور خاص برای پردازش داده‌های تصویری طراحی شده‌اند. این شبکه‌ها از لایه‌هایی به ناملایه پیچشیاستفاده می‌کنند که قادر به تشخیص الگوها و ویژگی‌های محلی در تصاویر هستند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی

همانطور که قبلاً گفته شد، شبکه‌های عصبی ازنورون‌ها(یا گره‌ها) تشکیل شده‌اند که در لایه‌ها سازماندهی شده‌اند. این نورون‌ها به عنوان واحدهای پردازشگر عمل می‌کنند و به یکدیگر متصل هستند.

1.ورودی و پردازش:داده‌های خام از طریقلایه ورودیبه شبکه تغذیه می‌شوند. هر نورون در این لایه، یک ویژگی از داده را می‌پذیرد. این داده‌ها سپس به نورون‌های لایه‌های بعدی منتقل می‌شوند. در این انتقال، هر اتصال یکوزندارد که اهمیت آن ورودی را برای نورون بعدی تعیین می‌کند.

2.تابع فعال‌سازی:هر نورون در لایه‌های پنهان، مجموع وزن‌دار ورودی‌هایش را دریافت می‌کند و یکتابع فعال‌سازی(Activation Function)روی آن اعمال می‌کند. این تابع تصمیم می‌گیرد که آیا نورون باید فعال شود یا نه. توابع فعال‌سازی غیرخطی هستند و این ویژگی باعث می‌شود شبکه‌های عصبی بتوانند الگوهای پیچیده و غیرخطی را یاد بگیرند.

3.پس‌انتشار خطا(Backpropagationاین الگوریتم قلب فرآیند یادگیری در شبکه‌های عصبی است. وقتی شبکه یک خروجی تولید می‌کند، آن را با خروجی مورد انتظار مقایسه می‌کند. اگر خطا وجود داشته باشد، الگوریتم پس‌انتشار خطا این خطا را ازلایه خروجیبه سمت عقب و بهلایه ورودیبرمی‌گرداند. در این فرآیند،وزن‌هاوبایاس‌ها(مقادیر ثابت هر نورون) به‌طور تدریجی تنظیم می‌شوند تا خطا در آینده کاهش یابد. این فرآیند هزاران بار تکرار می‌شود تا شبکه به دقت قابل قبولی برسد.

انواع رایج شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه‌های عصبی پیش‌خور(Feedforward Neural Networks)

شبکه‌های عصبی پیچشی(Convolutional Neural Networks - CNNs)

شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)

این ساختارها و الگوریتم‌ها به شبکه‌های عصبی قدرت می‌دهند تا در زمینه‌های مختلفی از جمله تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، و پیش‌بینی‌های اقتصادی کاربرد داشته باشند.

این رویداد مناسب تمامی علاقمندان به حوزه‌های معماری، علوم شناختی، هوش‌مصنوعی و مدلسازی است.