شبکه عصبی (Neural Network) یکی از با اهمیت ترین مفاهیم در هوش مصنوعی است که امروزه در عرصه‌هایی همانند پردازش عکس، تشخیص صدا و ترجمه زبان نقش کلیدی دارد. احتمالا در نگاه اول پیچیده به نظر برسد، اما اگر آن را به زبان ساده توضیح دهیم، فهمید می‌شوید که ایده‌ مهم پشت شبکه عصبی، همانند‌سازی کارکرد مغز انسان است.

تعریف ساده شبکه عصبی

دانشمندان برای طراحی شبکه‌های عصبی مصنوعی از مغز انسان الهام گرفتند. در مغز ما میلیاردها نورون وجود دارد که با یکدیگر ربط برقرار می‌کنند و مسئول یادگیری و پردازش اطلاعات می باشند. این سیستم تلاش می‌کند همین فرآیند را با منفعت گیری از الگوریتم‌ها و ریاضیات همانند‌سازی کند.

شبکه عصبی در ساده‌ترین تعریف، سیستمی است که ورودی‌ها (داده‌ها) را دریافت می‌کند، آن‌ها را پردازش می‌کند و درنهایت خروجی مناسب تشکیل می‌کند. این پردازش از طریق لایه‌هایی از «نورون‌های مصنوعی» انجام می‌شود.

تفاوت با یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشینی مجموعه‌ای از راه حلها برای آموزش مدل‌ها بر پایه داده‌ها است. در روبه رو، شبکه عصبی یکی از ابزارهای یادگیری ماشینی است که به‌صورت لایه‌ای و پیچیده‌تر داده‌ها را پردازش می‌کند.

تفاوت در کاربردها

مدل‌های ساده یادگیری ماشینی طبق معمولً برای مسائل سبک‌تر همانند طبقه‌بندی یا پیش‌بینی منفعت گیری خواهد شد. اما شبکه‌های عصبی قوت تحلیل داده‌های پیچیده‌تر همانند تصاویر، صدا و زبان طبیعی را دارند.

چرا شبکه عصبی شاخه‌ای از یادگیری عمیق است

یادگیری عمیق (Deep Learning) بر پایه‌ شبکه‌های عصبی چندلایه ساخته شده است. به این علت می‌توان او گفت شبکه‌های عصبی، زیربنای مهم یادگیری عمیق می باشند.

ساختار شبکه عصبی چطور است

در ادامه به تعریف اجزای یک شبکه عصبی می‌پردازیم:

نورون مصنوعی

یک نورون مصنوعی شبیه نورون‌های مغز طراحی شده است. این نورون داده‌های ورودی را دریافت می‌کند، روی آن‌ها محاسبات انجام می‌دهد و نتیجه را به نورون‌های بعدی ارسال می‌کند.

لایه ورودی، نهان، خروجی

• لایه ورودی: داده‌ها را دریافت می‌کند.
• لایه نهان: پردازش مهم داده‌ها در این قسمت انجام می‌شود.
• لایه خروجی: نتیجه نهایی همانند پیش‌بینی یا دسته‌بندی داده‌ها را اراعه می‌دهد.

وزن‌ها، بایاس و تابع فعال‌سازی

• وزن‌ها (Weights): مقدار اهمیت هر ورودی را اشکار می‌کنند.
• بایاس (Bias): برای تنظیم انعطاف‌پذیری مدل به کار می‌رود.
• تابع فعال‌سازی (Activation Function): تعیین می‌کند خروجی یک نورون فعال باشد یا خیر.

الگوریتم‌های آموزش شبکه عصبی

الگوریتم‌های متغیری برای آموزش یک شبکه عصبی وجود دارد که در ادامه چند مورد از بهترین‌ها را به شما معارفه می‌کنیم:

گرادیان نزولی و بهینه‌سازی

گرادیان نزولی یکی از رایج‌ترین الگوریتم‌ها برای کم کردن خطای شبکه است. در این روش، وزن‌ها به‌صورت مرحله‌به‌مرحله تنظیم خواهد شد تا مدل دقیق‌تر شود.

بک‌پراپگیشن

بک‌پراپگیشن (Backpropagation) الگوریتمی است که خطای خروجی شبکه را محاسبه کرده و به عقب برمی‌گرداند تا وزن‌ها اصلاح شوند.

توابع فعال‌سازی معروف (ReLU، Sigmoid، Softmax)

• ReLU: سریع و پرکاربرد در شبکه‌های عمیق
• Sigmoid: مناسب برای خروجی‌های احتمالی
• Softmax: کاربردی برای دسته‌بندی چندکلاسه

انواع شبکه‌های عصبی و معماری آن‌ها

• پرسپترون: ساده‌ترین نوع شبکه‌های عصبی با یک لایه خروجی.
• پیش‌خور (Feedforward): اطلاعات فقط از ورودی به خروجی جریان دارد و به عقب برنمی‌گردد.
• بازگشتی (RNN): برای داده‌های ترتیبی همانند متن یا سری وقتی منفعت گیری می‌شود، چون حافظه مختصر‌زمان دارد.
• شبکه کانولوشنی (CNN): اختصاصی پردازش تصاویر و ویدیوها.
• شبکه تابع شعاعی پایه (RBF): برای دسته‌بندی و تقریب توابع ریاضی به‌کار می‌رود.
• مدل رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder): در ترجمه زبان یا تشکیل متن کاربرد دارد.
• شبکه ماژولار: ترکیبی از چند شبکه کوچک‌تر که هرکدام ماموریت خاصی دارند.

کاربردهای شبکه عصبی در دنیای واقعی

شبکه‌های عصبی در دنیای واقعی کاربردهای بسیاری همانند تشخیص چهره، شناسایی اشیا و پردازش‌ تصاویر در صنعت، پزشکی، ورزش و غیره دارند. این چنین ابزارهایی همانند گوگل ترنسلیت و به‌طور کل ابزارهای مترجم از شبکه‌های عصبی برای ترجمه متون منفعت گیری می‌کنند.

جمع‌بندی

شبکه‌های عصبی، ابزاری قوی در دنیای هوش مصنوعی می باشند که به ما امکان خواهند داد داده‌ها را بهتر تحلیل کنیم و سیستم‌های هوشمند بسازیم. اگر تازه‌کار هستید، پیشنهاد می‌شود ابتدا مفاهیم پایه‌ای همانند یادگیری ماشینی را بیاموزید و سپس به سراغ شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بروید. فهمیدن این ساختارها، دروازه‌ای برای ورود به دنیای دلنشین هوش مصنوعی است.

سؤالات متداول درمورد شبکه عصبی