الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وأنواعها المختلفة

الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وأنواعها المختلفة

تم تصميم الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) على الدماغ حيث ترتبط الخلايا العصبية بأنماط معقدة لمعالجة البيانات من الحواس ، وإنشاء الذكريات والتحكم في الجسم. الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) هي نظام يعتمد على تشغيل الشبكات العصبية البيولوجية أو يتم تعريفها أيضًا على أنها محاكاة للنظام العصبي البيولوجي.



شبكة اعصاب صناعية

شبكة اعصاب صناعية

الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) هي جزء من الذكاء الاصطناعي (AI) وهذا هو مجال علوم الكمبيوتر وهو ما يرتبط بجعل أجهزة الكمبيوتر تتصرف بشكل أكثر ذكاءً. تعالج الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) البيانات وتظهر بعض الذكاء وتتصرف في إظهار الذكاء بطريقة مثل التعرف على الأنماط والتعلم والتعميم.






الشبكة العصبية الاصطناعية هي نموذج حسابي مبرمج يهدف إلى تكرار البنية العصبية وعمل الدماغ البشري.

قبل التعرف على الشبكات العصبية الاصطناعية ، نحتاج في البداية إلى دراسة ما هي الشبكات العصبية وأيضًا حول بنية الخلايا العصبية.



تعريف الشبكات العصبية:

تُعرَّف الشبكات العصبية بأنها أنظمة الخلايا العصبية المترابطة. الخلايا العصبية أو الخلايا العصبية هي اللبنات الأساسية لبناء الأدمغة وهي الشبكات العصبية البيولوجية. هيكل Neuron كما هو موضح أدناه

هيكل الخلايا العصبية

هيكل الخلايا العصبية

الشبكات العصبية الاصطناعية هي الأدوات الحسابية التي تم تصميمها على غرار العقول. يتكون من بنية مترابطة من الخلايا العصبية المنتجة بشكل مصطنع والتي تعمل كمسارات لنقل البيانات. يقوم الباحثون بتصميم شبكات عصبية اصطناعية (ANNs) لحل مجموعة متنوعة من المشكلات في التعرف على الأنماط والتنبؤ والتحسين والذاكرة الترابطية والتحكم.


تم وصف الشبكات العصبية الاصطناعية بأنها ثاني أفضل طريقة لتشكيل الخلايا العصبية المترابطة. تُستخدم هذه الشبكات العصبية الاصطناعية لنمذجة الأدمغة وأيضًا لأداء مهام حسابية محددة ، وسيكون لتطبيق ANN الناجح القدرة على التعرف على الأحرف.

هيكل الشبكة العصبية

هيكل الشبكة العصبية

مقدمة في الشبكات العصبية:

يتكون نظام الحوسبة من عدد من عناصر المعالجة البسيطة شديدة الترابط ويقومون بمعالجة المعلومات إلى مدخلات خارجية باستجابة الحالة الديناميكية الخاصة بهم. تتمتع الخلايا العصبية بالقدرة على إنتاج استجابة خطية أو غير خطية. تتكون شبكة اصطناعية غير خطية من خلال الترابط بين الخلايا العصبية غير الخطية. تحتوي الأنظمة غير الخطية على مدخلات لن تتناسب مع المخرجات.

مقدمة في الشبكات العصبية

مقدمة في الشبكات العصبية

تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية:

  • تم استخدام تطبيقات الشبكة العصبية الاصطناعية في مجال الطاقة الشمسية لنمذجة وتصميم محطة توليد البخار بالطاقة الشمسية.
  • وهي مفيدة في نمذجة النظام ، مثل تنفيذ الخرائط المعقدة وتحديد النظام.
  • يتم استخدام ANN لتقدير أحمال التدفئة للمباني ، وعامل اعتراض جامع الحوض المكافئ ونسبة التركيز المحلية
  • تُستخدم ANN في تطبيقات متنوعة في التحكم والروبوتات والتعرف على الأنماط والتنبؤ والطب وأنظمة الطاقة والتصنيع والتحسين ومعالجة الإشارات والعلوم الاجتماعية / النفسية.
  • كما تم استخدامها للتنبؤ بتدفق الهواء في غرفة اختبار جيدة التهوية وللتنبؤ باستهلاك الطاقة في المباني الشمسية.
  • إنهم قادرون على التعامل مع البيانات الصاخبة وغير المكتملة ، كما أنهم قادرون على التعامل مع المشكلات غير الخطية
  • استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في أنظمة التهوية وتكييف الهواء والتبريد والنمذجة والتدفئة والتنبؤ بالحمل والتحكم في أنظمة توليد الطاقة والإشعاع الشمسي.

يوفر تطبيق الشبكة العصبية الاصطناعية طريقة بديلة لمعالجة المشكلات المعقدة لأنها من بين أحدث تقنيات معالجة الإشارات ، حيث تقدم الشبكات العصبية الاصطناعية حلولًا حقيقية يصعب مطابقتها مع التقنيات الأخرى. الحل القائم على الشبكة العصبية فعال للغاية من حيث التطوير والوقت والموارد.

يمكن تنفيذ برامج الشبكة العصبية بمزاياها وعيوبها.

مزايا:

  • يمكن للشبكة العصبية أداء المهام التي لا يمكن للبرنامج الخطي أن يؤديها.
  • عندما يفشل عنصر من الشبكة العصبية ، يمكن أن يستمر دون أي مشكلة بطبيعته المتوازية.
  • لا تحتاج الشبكة العصبية إلى إعادة البرمجة لأنها تتعلم نفسها.
  • يمكن تنفيذه بطريقة سهلة دون أي مشكلة.
  • باعتبارها أنظمة ذكية وقابلة للتكيف ، فإن الشبكات العصبية قوية ومتفوقة في حل المشكلات المعقدة. تتميز الشبكات العصبية بالكفاءة في برمجتها ويتفق العلماء على أن مزايا استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية تفوق المخاطر.
  • يمكن تنفيذه في أي تطبيق.

سلبيات:

تم تطوير الشبكة العصبية الاصطناعية من خلال إجراء منهجي خطوة بخطوة يعمل على تحسين معيار يُعرف عمومًا بقاعدة التعلم. تعتبر بيانات التدريب على الإدخال / الإخراج أساسية لهذه الشبكات لأنها تنقل المعلومات التي ستكون ضرورية لاكتشاف نقطة التشغيل المثلى. تجعل الطبيعة غير الخطية للشبكة العصبية عناصر معالجتها مرنة في نظامها.

الشبكة العصبية الاصطناعية هي نظام وهذا النظام عبارة عن هيكل يتلقى المدخلات ويعالج البيانات ويوفر مخرجات. سيكون الإدخال في مصفوفة البيانات عبارة عن صوت WAVE ، أو بيانات من ملف صورة أو أي نوع من البيانات التي يمكن تمثيلها في مصفوفة. بمجرد تقديم الإدخال إلى الشبكة العصبية ، يتم تعيين الاستجابة المستهدفة المطلوبة عند الإخراج ومن اختلاف الاستجابة المرغوبة مع إخراج النظام الحقيقي ، يتم الحصول على خطأ. يتم تغذية معلومات الخطأ مرة أخرى إلى النظام ويقوم بإجراء العديد من التعديلات على معلماتهم بترتيب منهجي يُعرف عمومًا بقاعدة التعلم. تتكرر هذه العملية حتى يتم قبول الإخراج المطلوب.

ويلاحظ أن الأداء يتوقف بشكل كبير على البيانات ، لذلك يجب معالجة البيانات مسبقًا باستخدام خوارزميات الطرف الثالث مثل خوارزميات DSP.

فوائد الشبكات العصبية الاصطناعية:

  • الشبكات العصبية الاصطناعية مرنة وقابلة للتكيف.
  • تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية في أنظمة التعرف على التسلسل والأنماط ، ومعالجة البيانات ، والروبوتات ، والنمذجة ، إلخ.
  • تكتسب ANN المعرفة من محيطها من خلال التكيف مع المعلمات الداخلية والخارجية وتقوم بحل المشكلات المعقدة التي يصعب إدارتها.
  • يعمم المعرفة لإنتاج استجابات مناسبة للمواقف غير المعروفة.
  • المرونة - الشبكات العصبية الاصطناعية مرنة ولديها القدرة على التعلم والتعميم والتكيف مع المواقف بناءً على نتائجها.
  • اللاخطية - تسمح هذه الوظيفة للشبكة باكتساب المعرفة بكفاءة عن طريق التعلم. هذه ميزة واضحة على شبكة خطية تقليدية غير كافية عندما يتعلق الأمر بنمذجة البيانات غير الخطية.
  • شبكة الخلايا العصبية الاصطناعية قادرة على تحمل الأخطاء بشكل أكبر من الشبكة التقليدية. بدون فقدان البيانات المخزنة ، تكون الشبكة قادرة على إعادة إنشاء خطأ في أي من مكوناتها.
  • تعتمد شبكة الخلايا العصبية الاصطناعية على التعلم التكيفي.

أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية:

هناك أنواع مختلفة من الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) - اعتمادًا على الخلايا العصبية في الدماغ البشري ووظائف الشبكة ، تؤدي الشبكة العصبية الاصطناعية أو ANN المهام بطريقة مماثلة. سيكون لمعظم الشبكات العصبية الاصطناعية بعض التشابه مع نظائرها البيولوجية الأكثر تعقيدًا وتكون فعالة جدًا في المهام المقصودة مثل على سبيل المثال تجزئة أو تصنيف. أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية

أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية

أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية

التعليقات ANN - في هذا النوع من ANN ، يعود الإخراج إلى الشبكة لتحقيق أفضل النتائج تطورًا داخليًا. تقوم شبكة التغذية الراجعة بتغذية المعلومات مرة أخرى في حد ذاتها وهي مناسبة تمامًا لحل مشكلات التحسين ، وفقًا لجامعة ماساتشوستس ، مركز لويل لأبحاث الغلاف الجوي. تستخدم التعليقات ANNs من خلال تصحيحات أخطاء النظام الداخلية.

تغذية إلى الأمام ANN - شبكة التغذية الأمامية هي شبكة عصبية بسيطة تتكون من طبقة إدخال وطبقة إخراج وطبقة واحدة أو أكثر من الخلايا العصبية ، من خلال تقييم مخرجاتها من خلال مراجعة مدخلاتها ، يمكن ملاحظة قوة الشبكة على أساس سلوك المجموعة الخلايا العصبية المتصلة ويتم تحديد الإخراج. الميزة الرئيسية لهذه الشبكة هي أنها تتعلم تقييم أنماط الإدخال والتعرف عليها.

تصنيف - توقع ANN - إنها مجموعة فرعية من ANN للتغذية الأمامية ويتم تطبيق ANN للتنبؤ بالتصنيف على سيناريوهات التنقيب عن البيانات. يتم تدريب الشبكة على تحديد أنماط معينة وتصنيفها إلى مجموعات محددة ثم تصنيفها إلى 'أنماط جديدة' جديدة على الشبكة.

الشبكة العصبية الاصطناعية هي محاكاة حسابية لشبكة عصبية بيولوجية ، تمتلك هذه الشبكة سلوك الخلايا العصبية والإشارات الكهربائية التي تتواصل من خلالها بين المدخلات مثل من العين أو النهايات العصبية في اليد إلى مخرجات الدماغ مثل الاستجابة. للإضاءة أو اللمس أو التسخين.

كان العلماء يبحثون في تصميم الشبكات العصبية الاصطناعية وإنشاء ذكاء اصطناعي حول الطريقة التي تتواصل بها الخلايا العصبية معنوية.

برامج الشبكة العصبية:

محاكيات الشبكة العصبية هي تطبيقات برمجية تُستخدم لمحاكاة سلوك الشبكات العصبية الاصطناعية أو البيولوجية ، وتركز على نوع واحد أو عدد محدود من أنواع الشبكات العصبية المحددة ، وغالبًا ما توفر محاكاة الشبكة العصبية تنبؤًا أسرع وأكثر دقة مقارنة بتحليل البيانات الأخرى لأن هذه الشبكات العصبية تلعب دورًا مهمًا في عملية التنقيب عن البيانات.

برامج الشبكة العصبية

برامج الشبكة العصبية

عادة ما تكون قائمة بذاتها ولا تنوي إنشاء شبكات عصبية يجب دمجها في برامج أخرى. عادة ما تحتوي أجهزة المحاكاة على شكل من أشكال التصور المدمج لمراقبة عملية التدريب. تتخيل بعض أجهزة المحاكاة أيضًا البنية المادية للشبكات العصبية. يستخدم مفهوم الشبكة العصبية على نطاق واسع لتحليل البيانات. بمساعدة برنامج الشبكة العصبية الاصطناعية ، يمكن إجراء التنبؤ بالسلسلة الزمنية وتقريب الوظائف وتحليل الانحدار. نطاق الشبكات العصبية هو عمليًا اتخاذ قرارات غير محدودة ، والتعرف على الأنماط ، والتنبؤ ، أنظمة التحكم الآلي واشياء أخرى عديدة.

لا تحتاج الشبكة العصبية إلى 'إعادة البرمجة' بمجرد أن تتعلم أي شيء مشابه للإنسان.

محاكاة الشبكة العصبية

محاكاة الشبكة العصبية

الهدف الرئيسي والهدف من تطوير الشبكات العصبية الاصطناعية هو شرح نموذج الحساب الاصطناعي بالخلايا العصبية البيولوجية الأساسية ، حيث تحدد هياكل الشبكات وعمليات التعلم من خلال تقديم شبكات تغذية متعددة الطبقات. يُقترح أنه يمكن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للنمذجة في مجالات أخرى لإنتاج الطاقة. لماذا سيكون من الضروري تنفيذ الشبكات العصبية الاصطناعية؟ إذا كان لديك أي استفسارات ، فما عليك سوى التعليق أدناه أو زيارة موقعنا.

اعتمادات الصورة: