شبکه مصنوعی چیست؟

شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یا Artificial Neural Network نوعی الگوریتم یادگیری ماشین است که از ساختاری شبیه به مغز انسان برای پردازش اطلاعات استفاده می کند. شبکه های عصبی از مجموعه ای از گره های متصل به هم تشکیل شده اند که به عنوان نورون شناخته می شوند. نورون ها با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند تا اطلاعات را پردازش کنند و خروجی تولید کنند. در ادامه این مجله برنامه نویسی از سایت الکامکو همراه ما باشید.

شبکه های عصبی چگونه کار می کنند؟ 

شبکه های عصبی از مجموعه ای از گره های متصل به هم تشکیل شده اند که به عنوان نورون شناخته می شوند. نورون ها با یکدیگر ارتباط برقرار می کنند تا اطلاعات را پردازش کنند و خروجی تولید کنند.

عملکرد کلی یک شبکه عصبی به شرح زیر است:

1. داده های ورودی به شبکه داده می شود.
2. هر نورون در لایه ورودی داده های ورودی را پردازش می کند.
3. خروجی نورون های لایه ورودی به نورون های لایه پنهان داده می شود.
4. نورون های لایه پنهان داده های ورودی را پردازش می کنند و خروجی تولید می کنند.
5. خروجی نورون های لایه پنهان به نورون های لایه خروجی داده می شود.
6. نورون های لایه خروجی داده های ورودی را پردازش می کنند و خروجی نهایی شبکه را تولید می کنند.

وزن های بین نورون ها تعیین می کند که چگونه اطلاعات از یک نورون به نورون دیگر منتقل می شود. این وزن ها با استفاده از یک فرآیند به نام یادگیری تنظیم می شوند. در یادگیری، شبکه عصبی با مجموعه داده ای از داده های ورودی و خروجی آموزش داده می شود. شبکه عصبی تلاش می کند تا وزن های خود را تنظیم کند تا خروجی آن برای داده های آموزش داده شده بهینه شود.

کاربرد های شبکه عصبی در هوش مصنوعی چیست؟

شبکه های عصبی مصنوعی یکی از قدرتمندترین ابزارهای موجود در هوش مصنوعی هستند. آنها پتانسیل حل طیف گسترده ای از مسائل را دارند و به طور فزاینده ای در دنیای واقعی مورد استفاده قرار می گیرند که می توان از جمله موارد زیر به آنها اشاره کرد:

• طبقه بندی: دسته بندی داده ها به گروه های مختلف، مانند تشخیص چهره یا تشخیص بیماری
• رگرسیون: پیش بینی مقدار یک متغیر بر اساس مقادیر متغیرهای دیگر، مانند پیش بینی قیمت سهام یا پیش بینی آب و هوا
• پردازش زبان طبیعی: درک و تولید زبان انسان، مانند ترجمه زبان یا تشخیص احساسات در متن
• کنترل: کنترل دستگاه ها یا سیستم ها، مانند هدایت خودکار یا تشخیص اشکال

شبکه های عصبی چه مزایا و معایبی دارند؟

مزایای شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

شبکه های عصبی مصنوعی مزایای زیادی دارند، از جمله:

• می توانند مسائل پیچیده ای را حل کنند که الگوریتم های یادگیری ماشین ساده تر نمی توانند حل کنند. به عنوان مثال، شبکه های عصبی می توانند برای تشخیص چهره، تشخیص بیماری یا پیش بینی بازارهای مالی استفاده شوند.
• می توانند از داده های ناقص یا ناهمگن یاد بگیرند. این بدان معناست که آنها می توانند با داده هایی که کامل یا منظم نیستند، کار کنند.
• می توانند برای حل مسائلی که با استفاده از رویکردهای سنتی دشوار یا غیرممکن است استفاده شوند. به عنوان مثال، شبکه های عصبی می توانند برای کنترل ربات ها یا تشخیص اشکال در تصاویر استفاده شوند.
• در مراقبت های بهداشتی، شبکه های عصبی می توانند برای تشخیص بیماری، توسعه داروهای جدید و بهبود نتایج درمانی استفاده شوند.
• در مالی، شبکه های عصبی می توانند برای پیش بینی بازارهای مالی، مدیریت ریسک و شناسایی فرصت های سرمایه گذاری استفاده شوند.
• در تولید، شبکه های عصبی می توانند برای کنترل کیفیت، پیش بینی خرابی و بهبود بهره وری استفاده شوند.
• در فناوری، شبکه های عصبی می توانند برای توسعه محصولات جدید، بهبود خدمات مشتری و ایجاد تجارب کاربری جدید استفاده شوند.

معایب شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

شبکه های عصبی مصنوعی نیز معایبی دارند، از جمله:

می توانند بسیار گران و زمان بر برای آموزش باشند. شبکه های عصبی برای آموزش به مجموعه داده های بزرگی از داده های ورودی و خروجی نیاز دارند. تهیه این داده ها می تواند دشوار و پرهزینه باشد. همچنین، آموزش شبکه های عصبی می تواند زمان زیادی طول بکشد.

می توانند به داده های آموزش حساس باشند و در صورت وجود داده های نادرست یا مغرضانه، عملکرد ضعیفی داشته باشند. اگر داده های آموزش حاوی داده های نادرست یا مغرضانه باشد، شبکه عصبی نیز می تواند نادرست یا مغرضانه شود.

می توانند توضیحات واضحی برای تصمیمات خود ارائه ندهند. شبکه های عصبی اغلب به عنوان جعبه سیاه شناخته می شوند زیرا می توانند تصمیمات پیچیده ای بگیرند که برای انسان ها قابل درک نیست. این می تواند برای توسعه دهندگان و کاربران شبکه های عصبی مشکل ساز باشد.

همچنین بخوانید » آموزش طراحی اپلیکیشن اندروید با جاوا در برنامه Android Studio پروژه محور از صفر تا صد | آموزش نصب Android Studio

تاریخچه شبکه های عصبی

در سال ۱۹۴۳، وارن مک کالوچ (Warren McCulloch) و والتر پیتس (Walter Pitts) از دانشگاه ایلینویز و دانشگاه شیکاگو “حساب منطقی ایده‌های ماندگار در فعالیت‌های عصبی” را منتشر کردند. فرانک روزنبلات (Frank Rosenblatt) از آزمایشگاه هوانوردی کرنل (Cornell) با توسعه پرسپترون در سال ۱۹۵۸ معرفی شد. جان هاپفیلد (Jon Hopfield)، شبکه هاپفیلد که مقاله‌ای در مورد شبکه های عصبی بازگشتی بود را در سال ۱۹۸۲ ارائه کرد.

انواع شبکه عصبی مصنوعی (معماری شبکه عصبی مصنوعی)

انواع مختلفی از شبکه های عصبی مصنوعی وجود دارد که هر کدام دارای مزایا و معایب خاص خود هستند. برخی از انواع رایج شبکه های عصبی عبارتند از:

۱- شبکه عصبی پرسپترون

پرسپترون ساده ترین نوع یک شبکه عصبی مصنوعی است. ساختار تشکیل دهنده این شبکه عصبی تنها یک لایه ورودی به همراه تنها یک خروجی است، از همین رو به آن شبکه عصبی تک لایه نیز گفته می‌شود. در این شبکه تعداد زیادی ورودی وجود دارد که جمع وزن‌دار آن ها پس از محاسبه با استفاده از یک تابع فعال‌ساز خروجی را پیش‌بینی می‌کند.

۲- شبکه عصبی پرسپترون چند لایه

در یک پرسپترون چند لایه (MLP)، پرسپترون‌ها در لایه‌های به هم پیوسته جای گرفته‌اند. لایه ورودی الگوهای ورودی را جمع آوری می کند. لایه خروجی دارای طبقه بندی یا سیگنال‌های خروجی است که الگوهای ورودی ممکن است به آنها نگاشت شوند.

۳- شبکه های عصبی پیشخور

شبکه های عصبی پیشخور (Feed Forward) یکی از ساده ترین انواع شبکه های عصبی هستند. این شبکه‌ها اطلاعات را در یک جهت از طریق گره‌های ورودی منتقل می‌کند. پردازش این اطلاعات در همین جهت ادامه می‌یابد تا زمانی که به حالت خروجی برسد. شبکه های عصبی پیش‌خور ممکن است لایه‌های پنهانی برای عملکرد داشته باشند، و این نوع اغلب برای فناوری‌های تشخیص چهره استفاده می‌شود.

۴- شبکه های عصبی بازگشتی

یک نوع پیچیده‌تر از شبکه‌های عصبی، شبکه های عصبی بازگشتی هستند که خروجی یک گره را می‌گیرند و اطلاعات را به شبکه منتقل می‌کنند. این کار منجر به “یادگیری” نظری و بهبود شبکه می‌شود. هر گره فرآیندهای گذشته را ذخیره می کند و این فرآیندهای گذشته در آینده در طول پردازش مورد استفاده مجدد قرار می‌گیرند. این نوع شبکه عصبی اغلب در برنامه های کاربردی تبدیل متن به گفتار استفاده می شود.

۵- شبکه های عصبی کانولوشنال

شبکه های عصبی کانولوشن، که ConvNets یا CNN نیز نامیده می‌شوند، دارای چندین لایه هستند که در آنها داده‌ها به دسته‌هایی طبقه‌بندی می‌شوند. این شبکه ها دارای یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و تعداد زیادی لایه پنهان در بین آنها هستند. لایه‌ها نقشه‌های ویژگی ایجاد می‌کنند که مناطقی از یک تصویر را ثبت می‌کنند که بیشتر تجزیه می‌شوند تا زمانی که خروجی‌های ارزشمندی تولید کنند. این شبکه‌ها به ویژه برای برنامه‌های تشخیص تصویر مفید هستند.

۶- شبکه عصبی تابع شعاعی پایه

شبکه های تابع شعاعی پایه (RBF) معماری اساساً متفاوتی نسبت به اکثر معماری های شبکه عصبی دارند. بیشتر معماری شبکه‌های عصبی از لایه‌های زیادی تشکیل شده است و غیرخطی بودن را با اعمال مکرر توابع فعال سازی غیرخطی معرفی می‌کند. از طرف دیگر شبکه RBF فقط از یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده است.

شبکه‌های تابع شعاعی پایه معماری اساساً متفاوتی نسبت به اکثر معماری‌های شبکه عصبی دارند. شبکه عصبی تابع شعاعی پایه فقط از یک لایه ورودی، یک لایه پنهان و یک لایه خروجی تشکیل شده است.

لایه ورودی یک لایه محاسباتی نیست، فقط داده‌های ورودی را دریافت می کند و آن را به لایه پنهان شبکه RBF می‌دهد. محاسباتی که در داخل لایه پنهان اتفاق می افتد با اکثر شبکه های عصبی بسیار متفاوت است و قدرت شبکه RBF از اینجا می آید. لایه خروجی وظایف پیش بینی مانند طبقه بندی یا رگرسیون را انجام می دهد.

برنامه نویسی شبکه عصبی مصنوعی

برنامه نویسی شبکه عصبی مصنوعی می تواند یک چالش باشد، اما با ابزارها و منابع مناسب، می تواند به یک فرآیند قابل مدیریت تبدیل شود. در اینجا چند نکته برای برنامه نویسی شبکه های عصبی مصنوعی آورده شده است:

• از یک کتابخانه یا framework یادگیری ماشین استفاده کنید. کتابخانه ها و چارچوب های یادگیری ماشین می توانند به شما در انجام کارهای اساسی مانند آماده سازی داده ها، آموزش شبکه و ارزیابی عملکرد کمک کنند.
• از یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) استفاده کنید. IDE ها می توانند به شما در نوشتن، ویرایش و اجرای کد کمک کنند.
• از یک ابزار بصری برای طراحی شبکه خود استفاده کنید. ابزارهای بصری می توانند به شما در ایجاد شبکه های عصبی پیچیده تر کمک کنند.
• از منابع آموزشی استفاده کنید. اینترنت منبع عالی برای یادگیری نحوه برنامه نویسی شبکه های عصبی مصنوعی است.

در اینجا چند زبان برنامه نویسی محبوب برای برنامه نویسی شبکه های عصبی مصنوعی آورده شده است:

• Python: Python یک زبان برنامه نویسی همه منظوره است که برای یادگیری ماشین محبوب است.
• R: R یک زبان برنامه نویسی آماری است که برای یادگیری ماشین نیز محبوب است.
• Java: Java یک زبان برنامه نویسی شی گرا است که برای یادگیری ماشین نیز محبوب است.
• C++: C++ یک زبان برنامه نویسی سطح پایین است که برای یادگیری ماشین نیز مورد استفاده قرار می گیرد.

انتخاب زبان برنامه نویسی مناسب به عوامل مختلفی بستگی دارد، از جمله ترجیحات شخصی، مجموعه مهارت های شما و نوع پروژه شما.

در اینجا چند نمونه از پروژه های شبکه عصبی مصنوعی آورده شده است:

• تشخیص چهره: شبکه های عصبی می توانند برای تشخیص چهره افراد استفاده شوند. این می تواند برای اهداف امنیتی یا شناسایی استفاده شود.
• تشخیص بیماری: شبکه های عصبی می توانند برای تشخیص بیماری استفاده شوند. این می تواند برای بهبود دقت تشخیص پزشکی استفاده شود.
• پیش بینی بازار مالی: شبکه های عصبی می توانند برای پیش بینی بازار مالی استفاده شوند. این می تواند برای تصمیم گیری های سرمایه گذاری استفاده شود.

شبکه های عصبی مصنوعی یک ابزار قدرتمند هستند که می توانند برای حل طیف گسترده ای از مسائل استفاده شوند. با برنامه نویسی مناسب، می توانید از آنها برای ایجاد برنامه های کاربردی جدید و نوآورانه استفاده کنید.

در اینجا یک نمونه از کد برنامه نویسی شبکه عصبی مصنوعی در زبان Python آورده شده است:

import tensorflow as tf

# تعریف داده های ورودی
x_data = [[۱, ۲, ۳], [۴, ۵, ۶], [۷, ۸, ۹]]

# تعریف داده های خروجی
y_data = [[۱۰], [۱۵], [۲۰]]

# تعریف مدل شبکه عصبی
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(۱۰, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(۱۰, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(۱)
])

# آموزش مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(x_data, y_data, epochs=۱۰۰)

# پیش بینی
predictions = model.predict(x_data)

# چاپ پیش بینی ها
print(predictions)

این کد یک شبکه عصبی ساده با دو لایه مخفی ایجاد می کند. داده های ورودی سه عدد هستند و داده های خروجی یک عدد هستند. مدل با استفاده از تابع هزینه MSE آموزش می بیند. پس از آموزش، مدل می تواند پیش بینی هایی برای داده های ورودی جدید انجام دهد.

در اینجا خروجی این کد آورده شده است:

البته این فقط یک نمونه ساده از برنامه نویسی شبکه های عصبی مصنوعی است. شبکه های عصبی می توانند بسیار پیچیده تر باشند و برای حل مسائل مختلف می توان از آنها استفاده کرد.

آینده شبکه ی عصبی مصنوعی چگونه است؟

شبکه های عصبی یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در هوش مصنوعی هستند. انتظار می رود که شبکه های عصبی در آینده نقش بیشتری در دنیای واقعی ایفا کنند.

در اینجا برخی از روندهای کلی که می تواند بر آینده شبکه های عصبی تأثیر بگذارد آورده شده است:

رشد داده ها: حجم داده های تولید شده در جهان به سرعت در حال افزایش است. این امر باعث می شود که شبکه های عصبی بتوانند از داده های بیشتر و متنوع تری برای یادگیری استفاده کنند.

پیشرفت های در پردازش موازی: پردازش موازی می تواند به شبکه های عصبی کمک کند تا سریعتر و کارآمدتر آموزش ببینند.

پیشرفت های در نرم افزار: نرم افزارهای جدیدی برای توسعه و آموزش شبکه های عصبی در حال توسعه است. این نرم افزارها می تواند کار توسعه دهندگان و کاربران شبکه های عصبی را آسان تر کند.

در اینجا برخی از کاربردهای خاص شبکه های عصبی که در آینده انتظار می رود رشد کنند آورده شده است:

خودران: شبکه های عصبی برای کنترل خودروهای خودران ضروری خواهند بود. آنها می توانند برای تشخیص علائم، عابرین پیاده و سایر وسایل نقلیه استفاده شوند.

پزشکی: شبکه های عصبی برای تشخیص بیماری، توسعه داروهای جدید و بهبود نتایج درمانی استفاده خواهند شد.

مالی: شبکه های عصبی برای پیش بینی بازارهای مالی، مدیریت ریسک و شناسایی فرصت های سرمایه گذاری استفاده خواهند شد.

به طور کلی، آینده شبکه های عصبی روشن است. آنها پتانسیل انقلابی در بسیاری از زمینه ها را دارند.