الذكاء الإصطناعي : الشبكات العصبية - Neural Networks #الدرس الحادي عشر

الشبكات العصيبة Neural Networks #الدرس الحادي عشر

السلام عليكم و مرحبا في الدرس الحادي عشر من دروس الذكاء الإصطناعي ، حيث الآن توجهنا إلى التقنيات التي تستعمل علم البيولوجيا ، و سوف نبدأ بالشبكات العصبية Neural network ، إذن لنبدأ على بركة الله : 

ما هي الشبكات العصبية What is Nueral Network و شرحها :

تنمذج الشبكات العصبية الإصطناعية التعليم العقلي بواسطة الأمثلة ، محاكية عمل الشبكات العصبية الطبيعية في طريقة العمل ، و هي تركيبات معينة تتدرب من أجل التعرف على أنماط الإدخال الأنسب ، بحيث تأخذ شعاع أو متجه من قيم المدخلات و تعطي متجه من قيم المدخلات ، و تُعطي متجهْ من قيم المخرجات ، و في داخل الشبكة العصبية على التدريب على الأوزان أي "قيم" النيرونات "neurons".
Perceptron هو نموذج من النيرونات الوحيدة القابلة للتعليم ، كما في الشكل التالي :

حيث :

• من X1 إلى Xn هي المدخلات كأعداد حقيقية أو منطقية "بوليانية" إعتماداً على نوع الأسئلة.
• و من W1 إلى Wn هي أوزان الحواف ، حيث أنها تكون قيم حقيقية.
• و T هي العتبة أو الـthreshold ، و أيضاً تكون قيمة حقيقية.
• و Y هي المخرجات الخاصة بالـبيرسبترون Perceptron ، حيث تكون قيمتها قيمة منطقية أي "بوليان".

إذا كانت مدخلات الشبكة التي هي كالتالي :

W1 + X1 + W2 + X2 ...... + Wn + Xn أكبر من العتبة T عندئذ تكون المخرجات Y تساوي الـ1 ، و إلا قيمة Y تساوي الـ0.

"ملاحظة" أو "مهم جداً" :

تستخدم الشبكات العصبية : التعليم المراقب و يطلق عليه بأنجليزية Supervised Learning ، الذي يكون فيه المدخلات و المخرجات معروفة و ذلك من أجل هدف معين ، و هو بناء تمثيل للدالة التي سوف تعطي تقرب قيم تحويل المدخلات إلى مخرجات.

و لا تنسو متابعتنا على منصة فيس بوك من : هنا : للتوصل بكل جديدناً.

و الآن قد وصلنا إلى نهاية هذا الدرس الرائع مع الشبكات العصبية مع مثال مبسط بالصورة ، حيث أعزائي المتابعي و المشاهدين أنني لأجل إعطائكم محتوى و تنسيق جيد في هذا الدرس إستعنت بمصصادر موثوقة و تبادل أفكار لإنشاء هذا الدرس ، و الدرس القادم سيكون عن الخوارزميات الجينية فكونو في الموعد ، و السلام عليكم نلتقي قريباً إن شاء الله...