تعد الشبكة العصبية مكونًا أساسيًا للتعلم العميق ، وهو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي. إنه نموذج حسابي مستوحى من بنية وعمل الدماغ البشري. تتكون الشبكات العصبية من عدة مكونات رئيسية ، لكل منها دوره المحدد في عملية التعلم. في هذه الإجابة ، سوف نستكشف هذه المكونات بالتفصيل ونوضح أهميتها.
1. الخلايا العصبية: الخلايا العصبية هي اللبنات الأساسية لبناء الشبكة العصبية. يتلقون المدخلات ويقومون بالحسابات وينتجون المخرجات. كل خلية عصبية متصلة بخلايا عصبية أخرى من خلال الوصلات الموزونة. تحدد هذه الأوزان قوة الاتصال وتلعب دورًا مهمًا في عملية التعلم.
2. وظيفة التنشيط: تقدم وظيفة التنشيط اللاخطية في الشبكة العصبية. يأخذ المجموع المرجح للمدخلات من الطبقة السابقة وينتج مخرجات. تتضمن وظائف التنشيط الشائعة وظيفة السيني ووظيفة تان ووظيفة الوحدة الخطية المصححة (ReLU). يعتمد اختيار وظيفة التنشيط على المشكلة التي يتم حلها والسلوك المطلوب للشبكة.
3. الطبقات: يتم تنظيم الشبكة العصبية في طبقات تتكون من عدة خلايا عصبية. تستقبل طبقة الإدخال بيانات الإدخال ، وتنتج طبقة الإخراج الإخراج النهائي ، وتكون الطبقات المخفية بينهما. تمكن الطبقات المخفية الشبكة من تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة. يشير عمق الشبكة العصبية إلى عدد الطبقات المخفية التي تحتوي عليها.
4. الأوزان والتحيزات: الأوزان والتحيزات هي عوامل تحدد سلوك الشبكة العصبية. كل اتصال بين الخلايا العصبية له وزن مرتبط ، والذي يتحكم في قوة الاتصال. التحيزات هي معلمات إضافية تضاف إلى كل خلية عصبية ، مما يسمح لها بتحويل وظيفة التنشيط. أثناء التدريب ، يتم تعديل هذه الأوزان والتحيزات لتقليل الخطأ بين المخرجات المتوقعة والفعلية.
5. وظيفة الخسارة: تقيس وظيفة الخسارة التناقض بين الناتج المتوقع للشبكة العصبية والمخرجات الحقيقية. يحدد مقدار الخطأ ويوفر إشارة للشبكة لتحديث أوزانها وتحيزاتها. تتضمن وظائف الخسارة الشائعة متوسط الخطأ التربيعي ، والانتروبيا المتقاطعة ، والانتروبيا الثنائية. يعتمد اختيار وظيفة الخسارة على المشكلة التي يتم حلها وطبيعة المخرجات.
6. خوارزمية التحسين: يتم استخدام خوارزمية التحسين لتحديث أوزان وتحيزات الشبكة العصبية بناءً على الخطأ المحسوب بواسطة دالة الخسارة. النزول المتدرج هو خوارزمية تحسين مستخدمة على نطاق واسع تقوم بضبط الأوزان والتحيزات بشكل متكرر في اتجاه أشد الانحدار. متغيرات النسب المتدرج ، مثل النسب المتدرج العشوائي وآدم ، تتضمن تقنيات إضافية لتحسين سرعة التقارب والدقة.
7. Backpropagation: Backpropagation هو خوارزمية رئيسية تستخدم لتدريب الشبكات العصبية. يحسب تدرج دالة الخسارة فيما يتعلق بأوزان وتحيزات الشبكة. من خلال نشر هذا التدرج للخلف عبر الشبكة ، فإنه يسمح بحساب فعال لتحديثات الوزن الضرورية. يتيح Backpropagation للشبكة التعلم من أخطائها وتحسين أدائها بمرور الوقت.
تشمل المكونات الرئيسية للشبكة العصبية الخلايا العصبية ووظائف التنشيط والطبقات والأوزان والتحيزات ووظائف الخسارة وخوارزميات التحسين والانتشار العكسي. يلعب كل مكون دورًا مهمًا في عملية التعلم ، مما يسمح للشبكة بمعالجة البيانات المعقدة وإجراء تنبؤات دقيقة. يعد فهم هذه المكونات أمرًا ضروريًا لبناء شبكات عصبية فعالة وتدريبها.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow:
- هل تعتبر Keras مكتبة TensorFlow للتعلم العميق أفضل من TFlearn؟
- في TensorFlow 2.0 والإصدارات الأحدث، لم يعد يتم استخدام الجلسات بشكل مباشر. هل هناك أي سبب لاستخدامها؟
- ما هو الترميز الساخن؟
- ما هو الغرض من إنشاء اتصال بقاعدة بيانات SQLite وإنشاء كائن المؤشر؟
- ما الوحدات النمطية التي يتم استيرادها في مقتطف شفرة Python المقدم لإنشاء بنية قاعدة بيانات chatbot؟
- ما هي بعض أزواج القيمة الرئيسية التي يمكن استبعادها من البيانات عند تخزينها في قاعدة بيانات لروبوت محادثة؟
- كيف يساعد تخزين المعلومات ذات الصلة في قاعدة بيانات في إدارة كميات كبيرة من البيانات؟
- ما هو الغرض من إنشاء قاعدة بيانات لروبوت الدردشة؟
- ما هي بعض الاعتبارات عند اختيار نقاط التحقق وضبط عرض الحزمة وعدد الترجمات لكل إدخال في عملية استنتاج روبوت الدردشة؟
- لماذا من المهم الاختبار المستمر وتحديد نقاط الضعف في أداء روبوت المحادثة؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في التعلم العميق EITC/AI/DLTF باستخدام TensorFlow