فهم كيفية عمل الشبكات العصبونية؟

14 مايو، 2023

تعمل الشبكات العصبونية بطريقة مستوحاة من الدماغ البشري، حيث تتكون من عدة طبقات من العقد العصبية (العصبونات) المتصلة ببعضها البعض. ويتم تدريب هذه الشبكات على مجموعة من البيانات، وتضبط معلماتها على النحو الذي يسمح لها بتوقع الإجابة الصحيحة للبيانات الجديدة.

عندما تتلقى الشبكة العصبونية بيانات ما، تمرر هذه البيانات من خلال طبقات من العقد العصبية، حيث يتم معالجة البيانات واستخراج المعلومات الهامة منها. ويتم تمثيل البيانات في شكل متجهات رياضية، ويتم ضرب هذه المتجهات بمصفوفات وزنية وإضافة قيم متغيرة لتحويل البيانات إلى صيغة تقدر الشبكة بشكل دقيق.

وبعد ذلك، يتم تنفيذ وظيفة الانتقال (التي يمكن أن تكون وظائف مثل التنشيط أو الإشارة) على النتائج النهائية، والتي يتم إخراجها في شكل توقعات للبيانات الجديدة.

ويمكن تدريب الشبكات العصبونية باستخدام مجموعة من البيانات المعروفة مسبقًا، وتعديل معلمات الشبكة بحيث تقوم بتوقع الإجابة الصحيحة للبيانات الجديدة بشكل أدق. ويتم ذلك من خلال عملية التدريب والتي تتضمن تحسين قيم مصفوفة الوزن والانحراف العالية، والتي تؤثر على طريقة استجابة الشبكة للبيانات.

وبهذه الطريقة، تعتبر الشبكات العصبونية أحد الأساليب الأكثر فعالية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يتم استخدامها في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الصوت والنصوص والصور واللغة الطبيعية، والتحكم في الروبوتات والسيارات ذاتية القيادة، والتنبؤ بالمخاطر المالية وغيرها من التطبيقات المتعددة.

كيفية عمل الشبكات العصبية . – Dscience

 مثالًا على كيفية استخدام الشبكات العصبونية في التعرف على الصور؟

بالتأكيد، يمكنني إعطائك مثالًا على كيفية استخدام الشبكات العصبونية في التعرف على الصور.

يتم استخدام الشبكات العصبونية في تقنية التعرف على الصور (Image Recognition) لتحليل الصور وتحديد محتواها بشكل تلقائي. يتم تدريب الشبكات العصبونية على مجموعة كبيرة من الصور، وتضبط معلماتها بحيث تتمكن من تحديد المحتوى الموجود في الصور الجديدة بدقة عالية.

في هذا المثال، يمكننا استخدام شبكة عصبونية لتحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب أو قطة. يمكن تدريب الشبكة العصبونية على مجموعة كبيرة من الصور التي تحتوي على كلب وصور أخرى تحتوي على قطط. يتم تمثيل الصور في شكل متجهات رياضية وتمريرها من خلال طبقات متعددة من العقد العصبية المتصلة ببعضها البعض.

يتم تعديل معلمات الشبكة العصبونية من خلال عملية التدريب، والتي تقوم بتعديل قيم مصفوفة الوزن والانحراف العالية بحيث يتم تحسين دقة تحديد المحتوى في الصور. وعندما تتلقى الشبكة العصبونية صورة جديدة، يتم تحويل الصورة إلى متجهات رياضية وتمريرها من خلال الشبكة العصبونية لتحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب أو قطة.

وتعتبر تقنية التعرف على الصور باستخدام الشبكات العصبونية من التقنيات الأكثر استخداما في مجال الذكاء الاصطناعي، وتوجد العديد من الأمثلة الحية على استخدام هذه التقنية في التطبيقات الحديثة مثل التعرف على الوجوه والأشياء والمناظر الطبيعية والتصنيف الآلي للصور والكثير من التطبيقات الأخرى.

الشبكات العصبية في تكنولوجيا المعلومات – e3arabi – إي عربي

هل يمكن استخدام الشبكات العصبونية في التعرف على الأصوات؟.

نعم، يمكن استخدام الشبكات العصبونية في التعرف على الأصوات (Speech Recognition) وتحويلها إلى نص مكتوب. وتستخدم هذه التقنية في العديد من التطبيقات مثل محركات البحث الصوتي والتحكم الصوتي في الأجهزة الذكية والروبوتات والسيارات ذاتية القيادة والكثير من التطبيقات الأخرى.

تعمل شبكات العصبونية في تقنية التعرف على الأصوات عن طريق استخدام النماذج الصوتية العصبية، حيث يتم تدريب الشبكة العصبونية على مجموعة كبيرة من الأصوات النطقية، وتضبط معلماتها بحيث تتمكن من تحديد المحتوى الموجود في الأصوات الجديدة بدقة عالية.

عندما يتم تسجيل صوت ما، يتم تحويله إلى موجة صوتية وتمثيله في شكل متجهات رياضية. يتم تمرير هذه المتجهات من خلال طبقات متعددة من العقد العصبية المتصلة ببعضها البعض، ويتم استخراج المعلومات الهامة من الأصوات وتمثيلها في شكل رموز صوتية.

يتم تعديل معلمات الشبكة العصبونية من خلال عملية التدريب، والتي تقوم بتعديل قيم مصفوفة الوزن والانحراف العالية بحيث يتم تحسين دقة تحديد المحتوى في الأصوات. وعندما يتلقى النظام الصوتي صوتًا جديدًا، يتم تمريره من خلال الشبكة العصبونية لتحويله إلى نص مكتوب.

وتعتبر تقنية التعرف على الأصوات باستخدام الشبكات العصبونية من التقنيات الأكثر استخداما في مجال الذكاء الاصطناعي، ويتم تطويرها باستمرار للحصول على نتائج أكثر دقة وفعالية في التطبيقات الحديثة.

قد يهمك ايضاً