الشبكات العصبية الاصطناعية هي نماذج حاسوبية مستوحاة من تشبيه الدماغ البشري، تم تصميمها لمحاكاة وظائف الشبكات العصبية الحيوية. تعتمد هذه الشبكات على تجميع العديد من الوحدات الحسابية البسيطة المعروفة بالخلايا العصبية الصناعية أو العقد العصبية الصناعية، وتكوينها إلى طبقات أو طبقات متصلة لتنفيذ وظائف معقدة مثل التعرف على الصور، أو التنبؤ بالبيانات، أو توليد النصوص، وغيرها.

إليك كيفية عمل الشبكات العصبية الاصطناعية بشكل عام:

  1. المدخلات (Inputs): تستقبل الشبكة العصبية الاصطناعية المدخلات من البيانات، ويمكن أن تكون هذه المدخلات أرقامًا أو صورًا أو أي نوع من البيانات الأخرى المناسبة للمهمة المطلوبة.
  2. الطبقات (Layers): يتم تنظيم الخلايا العصبية الصناعية في طبقات متعددة. تبدأ البيانات بالتدفق من خلال الطبقات بطريقة متتالية، حيث يتم معالجة البيانات واستخراج المعلومات المفيدة تدريجياً.
  3. الوزوان (Weights): تحتوي الاتصالات بين الخلايا العصبية في الشبكة العصبية على وزوان. تعتبر الوزوان قيمًا تحدد قوة الاتصال بين الخلايا، وتعكس أهمية كل خلية في العملية الإجمالية.
  4. الوظائف الفعالة (Activation Functions): تستخدم الوظائف الفعالة لتحديد ما إذا كانت الخلايا العصبية ستنشط أو لا. وهي تحويلات رياضية تطبق على مخرجات الخلايا العصبية لإضافة غير خطية وتعقيد إلى الشبكة.
  5. الانتشار للأمام (Forward Propagation): خلال عملية الانتشار للأمام، يتم تمرير البيانات من خلال الشبكة من الطبقة الأولى إلى الطبقة الأخيرة. يتم تحديث الوزوان والقيم المستخرجة في كل طبقة خلال هذه العملية.
  6. الانتشار للخلف (Backward Propagation): بعد توليد المخرجات، يتم حساب خطأ النموذج باستخدام دالة خطأ، ثم يتم تعديل الوزوان بطريقة تقليل هذا الخطأ. يتم تنفيذ هذه العملية باستخدام خوارزميات الانتشار للخلف.
  7. التدريب والتقييم (Training and Evaluation): يتم تدريب الشبكة العصبية عن طريق تغذية البيانات إليها وضبط الوزوان بطريقة تحسين أداء النموذج. بعد التدريب، يتم تقييم أداء الشبكة باستخدام مجموعة من البيانات التي لم يتم تدريبها عليها.

هذه هي الخطوات الأساسية التي تعبر عن كيفية عمل الشبكات العصبية الاصطناعية. يتم تطبيق هذه الخطوات بشكل متكرر ومتكامل لتحقيق أهداف معينة مثل التصنيف، أو التنبؤ، أو التوليد، وغيرها.

من geekadmin