شبکه عصبی مصنوعی

شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network یا ANN) یکی از تکنیک‌های برجسته در علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین است که الهام از ساختار مغز انسانی گرفته است. این فناوری قدرتمند به کمک تعداد زیادی نورون مصنوعی که به صورت لایه‌های متعدد در یک شبکه سازماندهی شده‌اند، می‌تواند الگوها و اطلاعات پیچیده را از داده‌ها استخراج کند و وظایف متعددی را انجام دهد. در این شبکه‌ها، هر نورون مصنوعی ورودی‌هایی را دریافت می‌کند، این ورودی‌ها را با وزن‌های مخصوص خود ترکیب می‌کند و سپس خروجی‌ای تولید می‌کند که به لایه‌های بعدی منتقل می‌شود.

با ترتیبی که این لایه‌ها اطلاعات را پردازش می‌کنند، شبکه عصبی می‌تواند از الگوها و ویژگی‌های پنهان در داده‌ها برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی استفاده کند. شبکه عصبی مصنوعی در هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ کاربردهای فراوانی دارد. علاوه بر این کاربرد هوش مصنوعی و کاربرد ماشین لرنینگ در صنایع مختلف بسیار زیاد است. بیایید با عضویت در آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا، به دنیایی از مهارت‌ها و فرصت‌های جدید ورود پیدا کنید. در ادامه درباره شبکه عصبی مصنوعی بیشتر توضیح می­دهیم.

تعریف شبکه عصبی مصنوعی به زبان ساده

شبکه عصبی مصنوعی یک مدل محاسباتی است که توسط انسان‌ها الهام گرفته از ساختار مغز انسان طراحی شده است. این شبکه‌ها از واحدهای مصنوعی به نام نورون‌ها تشکیل شده‌اند که با هم تعامل می‌کنند تا وظایف مختلفی را انجام دهند. شبکه‌های عصبی مصنوعی در مسائل متنوعی مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، پیش‌بینی مقادیر عددی، و بسیاری دیگر از وظایف مورد استفاده قرار می‌گیرند. این شبکه‌ها به کمک الگوریتم‌های آموزش ماشینی و تعداد زیادی داده آموزشی آموزش داده می‌شوند تا بتوانند وظایف خاصی را انجام دهند.

شبکه عصبی مصنوعی مدلی است که از تعداد زیادی واحد مصنوعی به نام نورون تشکیل شده است. این نورون‌ها به شکل لایه‌ها در شبکه‌ها قرار می‌گیرند. هر نورون به ورودی‌هایی وصل می‌شود و وظیفه پردازش اطلاعات را دارد. در این شبکه‌ها، وزن‌ها و اتصالات بین نورون‌ها قابل تنظیم هستند و از الگوریتم‌های آموزش ماشینی مانند پس‌انتشار خطا برای آموزش استفاده می‌شود. هنگامی که شبکه عصبی آموزش داده می‌شود، توانایی تشخیص الگوها، انجام پیش‌بینی‌ها و انجام وظایف مختلفی را پیدا می‌کند.

این شبکه‌ها به خاطر تواناییشان در تشخیص الگوها و اطلاعات پیچیده، در بسیاری از حوزه‌ها مفید هستند، از جمله پردازش تصاویر و ویدئو، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی، و حتی در مسائل هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به کار می‌روند.

ساختار شبکه عصبی مصنوعی

ساختار یک شبکه عصبی مصنوعی می‌تواند متنوع باشد، اما ساختار پایه آن شامل چند لایه اصلی است:

• لایه ورودی (Input Layer): این لایه وظیفه دریافت اطلاعات ورودی از محیط را دارد. به عنوان مثال، در یک شبکه عصبی برای تشخیص تصاویر، ورودی ممکن است تصاویر باشد که به صورت پیکسل‌ها یا ویژگی‌های مخصوص تصویری وارد شبکه می‌شود.
• لایه مخفی (Hidden Layers): این لایه‌ها وظیفه پردازش اطلاعات ویژگی‌ها و الگوها را دارند. یک یا چند لایه مخفی می‌توانند در شبکه وجود داشته باشند، و هر لایه می‌تواند شامل تعداد مختلفی نورون‌ها باشد. عمق و تعداد نورون‌ها در این لایه‌ها معمولاً بر اساس مسئله مورد نظر تعیین می‌شود.
• لایه خروجی (Output Layer): این لایه نتیجه نهایی یا پاسخ مدل را تولید می‌کند. معمولاً تعداد نورون‌ها در این لایه برابر با تعداد کلاس‌ها یا مقادیری است که می‌خواهید مدل پیش‌بینی کند. برای مثال، در مسئله تشخیص تصاویر، هر نورون ممکن است به یک دسته خاص از تصاویر اختصاص داشته باشد.
• اتصالات (Connections): هر نورون در هر لایه با تمام نورون‌های لایه قبلی و بعدی ارتباط دارد. این اتصالات دارای وزن‌ها هستند که به صورت خودکار توسط مسائل آموزشی تنظیم می‌شوند.
• توابع فعال‌سازی (Activation Functions): این توابع برای تعیین فعالیت نورون‌ها در هر لایه استفاده می‌شوند. آنها وظیفه تبدیل خروجی‌های نورون‌ها به مقادیر خاصی میانه تا شبکه بتواند الگوها و ویژگی‌ها را یاد بگیرد.

این ساختار پایه شبکه عصبی مصنوعی است، ولی می‌تواند با توجه به مسئله مورد استفاده تغییر کند. همچنین، انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی و معماری‌های خاصی نیز وجود دارند که برای مسائل خاص بهینه شده‌اند. از جمله می­توان به شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های دنباله‌ای یا شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصاویر اشاره کرد.

مثالی از شبکه عصبی مصنوعی

به عنوان یک مثال ساده، فرض کنید می‌خواهید یک شبکه عصبی مصنوعی بسازید که تصویر‌های دست‌نوشته از اعداد (از 0 تا 9) را تشخیص دهد. در اینجا ساختار این شبکه عصبی به صورت ساده می‌تواند باشد:

• لایه ورودی (Input Layer): این لایه به اندازه‌ی تصاویر دست‌نوشته می‌باشد. به عنوان مثال، اگر تصاویر به ابعاد 28 پیکسل باشند، این لایه 784 نورون (یک نورون برای هر پیکسل) دارد.
• لایه مخفی (Hidden Layer): ممکن است شامل تعداد مختلفی نورون باشد، برای مثال یک لایه با 128 نورون.
• لایه خروجی (Output Layer): این لایه شامل 10 نورون است (یک نورون برای هر عدد از 0 تا 9)، و وظیفه آن تشخیص عدد موجود در تصویر است.
• اتصالات (Connections): هر نورون در هر لایه به تمام نورون‌های لایه قبل و بعدی وصل است، و وزن‌های این اتصالات توسط فرآیند آموزش تعیین می‌شوند.
• توابع فعال‌سازی (Activation Functions): برای نورون‌های مخفی می‌توان از توابع مانند ReLU (Rectified Linear Unit) استفاده کرد. در لایه خروجی معمولا از توابع softmax برای تبدیل خروجی به احتمالات تشخیص استفاده می‌شود.

با استفاده از داده‌های آموزشی (تصاویر دست‌نوشته با برچسب اعداد) و الگوریتم‌های آموزش ماشینی، شبکه عصبی می‌تواند آموزش ببیند و به تدریج بیاموزد که اعداد را تشخیص دهد. سپس، با ورود یک تصویر دست‌نوشته ناشناخته، شبکه عصبی می‌تواند اعداد را تشخیص دهد و تشخیص داده شده را اعلام کند.

مقایسه ANN و کامپیوترهای معمولی

شبکه عصبی مصنوعی و کامپیوتر معمولی دو مفهوم مختلف هستند و مقایسه‌شان در متغیرهای متعددی انجام می‌شود. در اینجا تعدادی از اختلافات اصلی را برای شما توضیح می‌دهم:

ساختار و عملکرد آن­ها عبارتند از:

• شبکه عصبی مصنوعی: یک مدل محاسباتی با تعداد زیادی نورون مصنوعی است که برای تشخیص الگوها و انجام وظایف مختلف مانند تشخیص تصاویر، پردازش متن، یادگیری ماشینی و غیره استفاده می‌شود.
• کامپیوتر معمولی: یک دستگاه عمومی است که برای انجام محاسبات عاملی استفاده می‌شود و می‌تواند مختلف وظایف از جمله محاسبات روزمره، مدیریت داده، بازی‌های ویدئویی، و بسیاری از کارهای دیگر انجام دهد.

پردازش داده آ­ن­ها عبارتند از:

• شبکه عصبی مصنوعی: برای آموزش و پردازش داده‌های پیچیده و تشخیص الگوهای غیرخطی به خوبی مناسب است.
• کامپیوتر معمولی: برای پردازش داده‌های عمومی و انجام محاسبات کلاسیک مناسب است.

آموزش و یادگیری آن­ها عبارتند از:

• شبکه عصبی مصنوعی: قابلیت یادگیری از داده‌ها و تطبیق با الگوهای جدید را دارد. نیاز به داده‌های آموزشی و فرآیند آموزش دارد.
• کامپیوتر معمولی: بدون قابلیت یادگیری و تطبیق خود به تغییرات داده‌ها

استفاده‌های مختلف آن­ها عبارتند از:

• شبکه عصبی مصنوعی: برای مسائل هوش مصنوعی، تشخیص الگو، پردازش تصاویر، ترجمه ماشینی، وظایف مرتبط با یادگیری ماشینی و بسیاری از حوزه‌های دیگر
• کامپیوتر معمولی: برای مصارف کلی از پردازش متن، انجام کارهای دفتری، مرور وب، بازی‌های ویدئویی، و بسیاری از وظایف روزمره

در کل، شبکه عصبی مصنوعی یک ابزار قدرتمند برای مسائلی مانند ماشین لرنینگ و تشخیص الگو استفاده می‌شود. در حالی که کامپیوتر معمولی یک دستگاه عمومی است که به تنوع بسیاری از کارها پاسخ می‌دهد.

انواع شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

شبکه عصبی مصنوعی به دسته­های زیر تقسیم می­شود:

شبکه­های پیش خور: در این نوع شبکه، مسیر پاسخ همواره رو به جلو پردازش می­شود. بنابراین به نرون­های لایه­های قبل باز نمی­گردد. در شبکه­های پیش خور سیگنال­ها تنها اجازه دارند که از مسیر یکطرفه عبور کنند. به همین دلیل بازخوردی وجود ندارد. یعنی خروجی هر لایه تنها بر لایه بعد اثر گذاشته و در لایه خود تغییری ایجاد نمی­کند.

شبکه­های پس خور: تفاوت شبکه پس خور و پیش خور در این است که در شبکه­های پس خور یک سیگنال برگشتی از یک نرون به نرونی در همان لایه قبل وجود دارد. بنابراین اگر یک بازخورد وجود دارد، بدین معنی است که خروجی نرون در لحظه حال به ورودی در آن لحظه و به مقدار خروجی خود نرون در لحظه گذشته وابسته است.

انواع یادگیری در ANN

در شبکه عصبی مصنوعی یادگیری­های زیر وجود دارد:

• یادگیری با نظارت: در الگوریتمی که در یادگیری با نظارت وجود دارد، مجموعه­ای از زوج داده­ها هستند. هر داده در این الگوریتم ورودی به شبکه و خروجی به هدف دارد. بنابراین اعمال ورودی به شبکه، خروجی شبکه با خروجی هدف مقایسه می­شوند. در نهایت خطای یادگیری محاسبه می­شود. از آن برای تنظیم پارامترهای شبکه استفاده می­شود.
• یادگیری تشدیدی: این یادگیری یک حالت خاص از یادگیری با نظارت و یادگیری بر خط از نگاشت ورودی-خروجی است. از امر به روش یم فرآیند سعی و خطا به صورتی انجام می­شود که شاخصی به نام سیگنال تشدید، به حداثکر برشد. در این شاخص به جای فراهم کردن خروجی هدف، به شبکه عددی که میزان عملکرد شبکه را نشان می­دهد، ارائه می­شود.
• یادگیری با نظارت: در این یادگیری پارمترهای شبکه عصبی مصنوعی، با پاسخ سیستم اصلاح و تنظیم می­شوند. اطلاع دریافتی از محیط به شبکه را بردارهای ورودی تشکیل می­دهند.

مزایای ANN

شبکه‌های عصبی مصنوعی دارای مزایای بسیاری هستند که آنها را به یکی از قدرتمندترین ابزارهای یادگیری ماشینی تبدیل کرده‌اند. در ادامه، مزایای اصلی شبکه‌های عصبی مصنوعی را برای شما آورده‌ام:

• توانایی در یادگیری الگوها: شبکه‌های عصبی مصنوعی قادر به یادگیری الگوها و اطلاعات با پیچیدگی بالا هستند. این امکان به آن ها می‌دهد که در مسائلی مانند تشخیص تصاویر، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و غیره عملکرد بسیار خوبی داشته باشند.
• انعطاف پذیری در مسائل مختلف: شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند برای مسائل متنوعی از جمله داده‌کاوی، تشخیص الگو، پیش‌بینی، و حل مسائل هوش مصنوعی مورد استفاده قرار بگیرند. آنها انعطاف پذیری بالا و قابلیت تطبیق با مسائل مختلف را دارند.

• تطبیق به تغییرات محیط: شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند با تغییرات در داده‌ها و محیط تطبیق کنند. این ویژگی به آن­ها امکان می‌دهد که در مسائلی که الگوها و شرایط تغییر می‌کنند، عملکرد مناسبی داشته باشند.
• پردازش موازی: شبکه‌های عصبی می‌توانند بر روی سخت‌افزارهای موازی اجرا شوند. این امر این امکان را فراهم می‌کند که وظایف با پیچیدگی بالا را با سرعت بسیار بالا پردازش کنند.
• قابلیت تشخیص الگوهای غیرخطی: شبکه‌های عصبی به عنوان مدل‌های غیرخطی عمل می‌کنند و می‌توانند الگوها و ارتباطات با پیچیدگی بالا در داده‌ها را تشخیص دهند، که در بسیاری از مسائل واقعی بسیار مهم است.
• توانایی در استفاده از داده‌های بزرگ: شبکه‌های عصبی مصنوعی با داده‌های بزرگ آموزش داده می‌شوند. بنابراین می‌توانند از حجم بالایی از اطلاعات بهره ببرند، که در بهبود دقت و عملکرد آن ها موثر است.
• پیشرفت‌های چشم‌گیر در تحقیقات اخیر: در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشم‌گیری در زمینه شبکه‌های عصبی مصنوعی به وجود آمده است که منجر به بهبود نتایج در مسائل متعددی از جمله تشخیص تصاویر، پردازش زبان طبیعی، یادگیری تقویتی و غیره شده است.

آینده ANN

آینده شبکه‌های عصبی مصنوعی بسیار پرشور و جذاب به نظر می‌آید. این فناوری در حال توسعه و پیشرفت مداوم است و تاثیرات گسترده‌ای بر جوامع و صنایع مختلف خواهد داشت. در زیر تعدادی از راهبردها و پیش‌بینی‌های مرتبط با آینده شبکه عصبی مصنوعی را بیان می‌کنم:

• یادگیری عمیق به مراتب پیشرفته‌تر
• یادگیری تقویتی پیشرفته
• یادگیری بدون نمود (Zero-Shot Learning)
• یادگیری فداکاری (Federated Learning)
• یادگیری تفسیرپذیر (Explainable AI)
• یادگیری ماشینی توزیعی (Distributed Machine Learning)
• یادگیری ماشینی در دامنه‌های جدید
• ارتقای کاربرد در حوزه‌های هوش مصنوعی ضعیف
• ارتباط بیشتر با انسان

همچنین باید توجه داشت که با پیشرفت تکنولوژی‌های مرتبط با شبکه عصبی مصنوعی، چالش‌ها و مسائلی همچون حریم خصوصی داده‌ها، امنیت مدل‌ها و تاثیرات اجتماعی و اقتصادی آن نیز باید مورد توجه قرار گیرند. برای شروع آموزش می­ توانید از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت، کاربرد هوش مصنوعی در معماری و داده کاوی شروع کنید. همچنین برای آموزش بیشتر در رابطه با یادگیری ماشین می­توانید کتاب ماشین لرنینگ را تهیه کنید یا یک پروژه ماشین لرنینگ برای خود تعریف کنید. با عضویت در آکادمی تخصصی هوش مصنوعی مهسا، می‌توانید توانایی‌های جدیدی را یاد بگیرید و به دنیایی پر از امکانات شگفت‌انگیز و پیشرفت‌های فراوان وارد شوید.