خانه » مبانی ساختار شبکه های عصبی

مبانی ساختار شبکه های عصبی

در قرن اخیر ایجاد هوش مصنوعی به ما امکان ایجاد برنامه های شگفت انگیز را داده است که می تواند توانایی های بهتر از انسان داشته باشد .این امر مهم که یادگیری ماشین نامیده می شود توسط شبکه عصبی انجام می شود، شبکه های عصبی الگوهای موجود در داده های شما را شناسایی کرده و پس از آموزش خواهند توانست با شناسایی الگوهای مشابه در آینده نتایج را پیش بینی کنند. شبکه عصبی مجموعه ای از الگوریتم ها است که تلاش می کند از طریق آموزش از ساختار و عملکرد مغز انسان تقلید کنند. آنها می توانند با تغییر ورودی سازگار شوند و بنابراین این شبکه ها بدون نیاز به طراحی مجدد میتوانند بهترین نتیجه ممکن را پیش بینی کنند.

پیشرفت کلیدی در زمینه هوش مصنوعی به ما امکان انجام کارهای شگفت انگیزی مانند ایجاد ربات های چت و شناسایی تومورهای بدخیم را داده است. قبل از این ، برنامه نویسان برای پیش بینی و طبقه بندی داده ها مدل نسبتاً ساده ای ایجاد می کردند که این مدل ها محدودیت های خود را داشتند و با تغییر برخی المان ها و موارد پیش بینی نشده در محاسبات ، نتایج قابل استناد نبودند و این شروعی بر ایجاد شبکه های عصبی بودند.

شبکه عصبی چیست؟


شبکه عصبی دقیقاً همان چیزی است که از نام آن مشخص است. یک شبکه از سلولهای عصبی است که برای پردازش اطلاعات استفاده می شود. مغز ما با استفاده از شبکه ای از نورون ها(سلول های عصبی) ، اطلاعات را پردازش می کند. یک ورودی دریافت می کنند ، آن را پردازش می کنند و بر این اساس سیگنال های الکتریکی را به سلولهای عصبی که به آن سلول متصل است ، منتقل می کنند. با استفاده از تقلید زیستی ، ما توانستیم از معماری مغز خود برای پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی استفاده کنیم.

شبکه عصبی با الهام از ساختار مغز انسان طراحی شده است. مدل های طراحی شده با استفاده از شبکه های عصبی دقت به مراتب بالاتری نسبتا طبقه بندی کلاسیک داده ها دارد.

اجزا یک شبکه عصبی

یک شبکه عصبی از ۳ قسمت اصلی تشکیل شده است:

لایه ورودی در شبکه عصبی


لایه ورودی در این ساختار به معنای واقعی کلمه لایه ای است که اطلاعات را برای پردازش شبکه عصبی وارد می کند. هر دایره نشان دهنده ۱ ویژگی (یک ستون) است.

لایه پنهان در شبکه عصبی

این لایه ها تمام پردازش ها را برای شبکه های عصبی انجام می دهند. می توانید هر تعداد از این لایه ها را که بخواهید داشته باشید. به طور کلی ، هرچه لایه های پنهان بیشتری داشته باشید ، شبکه عصبی دقیق تر خواهد بود ولی سرعت یادگیری و پردازش بیشتر خواهد بود.

هر لایه از گره هایی تشکیل شده است که از سلول های عصبی مغز ما تقلید می کنند. این گره ها از گره های لایه قبلی اطلاعات دریافت می کنند ، آنها را در یک مقدار قابل تعیین(وزن) ضرب می کنند و سپس یک بایاس به آن اضافه می شود تا به لایه بعدی برسد. هر خط در نمودار نشان دهنده یک وزن است. روش های مختلفی برای وزن مقدار دهی این وزن ها وجود دارد.

لایه خروجی در شبکه عصبی

این لایه به سادگی اطلاعات مربوط به آخرین لایه پنهان در ساختار شبکه عصبی را گرد هم می آورد تا تمام اطلاعات مورد نیاز شما به عنوان خروجی نمایش داده شود.

به طور خلاصه ، شبکه های عصبی اطلاعات را از لایه ورودی می گیرند ، آنها را در لایه های مخفی پردازش می کنند و اطلاعات مورد نظر را در لایه خروجی تولید می کنند.

آموزش شبکه عصبی

پس از درک ساختار شبکه های عصبی ، ممکن است از خود بپرسید که چگونه یک شبکه عصبی می داند از چه بایاس و وزنی استفاده می کند. شبکه های عصبی غالباً با وزن های تصادفی شروع می شوند ، اما سپس خود را بارها و بارها آموزش می دهند تا به حداکثر عملکرد برسند. آنها این کار را با محاسبه میزان خطایی که در حال حاضر دارند انجام می دهند. در واقع شبکه عصبی با ازمون و خطا سعی می کند مقادیر بهینه را پیدا کند. در نمودار ، خط قرمز نشان دهنده پیش بینی های یک شبکه عصبی ساده است. نقاط آبی پیش بینی های درستی هستند. شبکه عصبی محاسبه می کند که پیش بینی ها (خط قرمز) از مقادیر واقعی (نقاط آبی) چقدر فاصله دارندو آنها را به توان ۲ می رساند (مربع های سبز را ایجاد می کند)سپس آن مقادیر مربع را جمع می کند تا هزینه شبکه عصبی را به شما ارائه دهد.

آموزش شبکه عصبی

بهینه سازی وزن ها و بایاس های شبکه عصبی

هدف کل آموزش شبکه عصبی به حداقل رساندن هزینه است. شبکه های عصبی این کار را با استفاده از فرایندی به نام backpropagation انجام می دهند. همانطور که قبلاً اشاره شد ، انتشار رو به جلو در شبکه عصبی هنگامی است که اطلاعات را از طریق لایه وردی به لایه های میانی و لایه خروجی منتقل می شود. یک روش بهینه سازی وزن ها در شبکه عصبی استفاده از شبکه عصبی بازگشتی است. به این صورت که یک بار داده ها از لایه ورودی تا لایه خروجی حرکت می کنند. سپس همان مسیر به صورت برعکس طی می شود و در هر مرحله وزن ها و بایاس ها بهینه می شوند. منطق ریاضی پشت این مفاهیم بسیار پیچیده است. اگر علاقه مند به این مباحث هستید با جستجو در نت به راحتی می توانید به آن دسترسی داشته باشید.

قرن بیست و یکم حول استفاده از داده ها می چرخد و هوش مصنوعی قدرتمندترین ابزار پردازش داده است که تاکنون ایجاد شده است. به همین دلیل ، هوش مصنوعی هر صنعتی را متحول خواهد کرد.

فرقی نمی کند که شما یک معلم باشید ، یک سرآشپز ، یک وکیل یا یک دکتر. هوش مصنوعی 100٪ توانایی برهم زدن صنعت شما را دارد. باور نمی کنید؟ هوش مصنوعی می تواند برنامه های درسی سفارشی را برای دانش آموزان ایجاد کند ، دستور العمل های جدید خلاقانه ای را طراحی کند ، اسناد حقوقی را تهیه کند و تشخیص های بسیار دقیق بیماری های پزشکی مختلف را ایجاد کند. خوب یا بد ، هوش مصنوعی در حال تغییر جهان است.

در این مقاله سعی کردم آشنایی کلی و مقدماتی از شبکه عصبی داشته باشیم. تلاش می کنیم در مقاله های دیگر به مباحث عملی و پیاده سازی شبکه عصبی بپردازیم.

میتوانید در این مقاله در مورد ساختارهای شبکه عصبی بیشتر بخوانید.

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

*

code

به بالای صفحه بردن