شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی روشی در حوزه هوش مصنوعی (AI) است که برای آموزش کامپیوترها به پردازش داده‌ها با تقلید از مغز انسان به کار می‌رود. به طور خاص، این یک تکنیک یادگیری ماشین در شاخه یادگیری عمیق است – استفاده از گره‌های متصل به هم (مشابه نورون‌ها) که در ساختاری لایه‌ای چیده شده‌اند و شبیه شبکه عصبی مغز هستند.

این سیستم قابلیت سازگاری دارد، به این معنی که کامپیوتر می‌تواند از اشتباهات خود بیاموزد و به مرور زمان دقت خود را بهبود بخشد. اصطلاح "نورون مصنوعی" از ساختار شبکه گرفته شده است که نحوه انتقال سیگنال‌ها بین نورون‌های مغز را شبیه‌سازی می‌کند.

امروزه، شبکه‌های عصبی مصنوعی به شدت محبوب شده و به ابزاری اصلی در بسیاری از صنایع و سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. آن‌ها ستون فقرات الگوریتم‌های یادگیری عمیق مدرن هستند – بیشتر پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی نشانه شبکه‌های عصبی عمیق است.

ساختار و مکانیزم عملکرد شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی مصنوعی بر اساس الهام از مغز زیستی ساخته شده‌اند. مغز انسان شامل میلیاردها نورون است که به صورت پیچیده‌ای به هم متصل شده‌اند و سیگنال‌های الکتریکی را برای پردازش اطلاعات منتقل می‌کنند؛ به همین ترتیب، شبکه‌های عصبی مصنوعی از تعداد زیادی نورون مصنوعی (واحدهای نرم‌افزاری) تشکیل شده‌اند که برای انجام یک وظیفه خاص به هم متصل شده‌اند.

هر نورون مصنوعی در واقع یک تابع ریاضی است که سیگنال‌های ورودی را دریافت، پردازش و سیگنال خروجی را به نورون بعدی منتقل می‌کند. ارتباطات بین این نورون‌ها شبیه سیناپس‌های مغز انسان است.

— اصول معماری شبکه عصبی

به لطف این مکانیزم، سیگنال‌های مهم (با وزن بالا) در شبکه منتشر می‌شوند و نویز یا سیگنال‌های ضعیف سرکوب می‌شوند.

وقتی شبکه عصبی چندین لایه پنهان داشته باشد (معمولاً بیش از دو)، به آن شبکه عصبی عمیق گفته می‌شود. شبکه‌های عصبی عمیق پایه تکنیک‌های فعلی یادگیری عمیق هستند. این شبکه‌ها میلیون‌ها پارامتر (وزن) دارند و می‌توانند روابط غیرخطی بسیار پیچیده بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را بیاموزند.

ساختار و مکانیزم عملکرد شبکه عصبی

فرآیند آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه عصبی سیستم سخت و برنامه‌ریزی شده با قوانین ثابت نیست بلکه می‌آموزد چگونه وظایف را از طریق نمونه‌های داده حل کند. فرآیند "آموزش" شبکه عصبی به این معناست.

بر اساس این خطا، شبکه وزن‌ها را به‌روزرسانی می‌کند — اتصال‌هایی که به پیش‌بینی‌های درست منجر شده‌اند تقویت و آن‌هایی که به خطا منجر شده‌اند تضعیف می‌شوند. این فرآیند هزاران یا میلیون‌ها بار تکرار می‌شود تا شبکه عصبی به حالتی برسد که خطای پیش‌بینی در محدوده قابل قبول باشد.

پس از آموزش، شبکه عصبی می‌تواند دانش را تعمیم دهد: نه تنها داده‌های آموزشی را "حفظ" می‌کند بلکه می‌تواند آنچه آموخته را برای پیش‌بینی داده‌های جدید و دیده نشده به کار گیرد. آموزش می‌تواند نظارت شده (با داده‌های برچسب‌دار)، بدون نظارت (با داده‌های بدون برچسب) یا یادگیری تقویتی (با پاداش/مجازات) باشد، بسته به وظیفه خاص.

هدف این است که شبکه الگوهای پنهان در داده‌ها را بیاموزد. پس از آموزش کامل، شبکه‌های عصبی مصنوعی ابزارهای قدرتمندی می‌شوند که امکان طبقه‌بندی، شناسایی یا پیش‌بینی سریع و دقیق را فراهم می‌کنند — برای مثال، الگوریتم جستجوی گوگل نمونه‌ای مشهور از شبکه عصبی بزرگ مقیاس در عمل است.

— کاربردهای یادگیری عمیق در عمل

شایان ذکر است که معماری‌های متعددی از شبکه‌های عصبی برای تطبیق با انواع داده‌ها و وظایف مختلف توسعه یافته‌اند. هر یک از این شبکه‌ها ساختار و روش‌های عملکرد کمی متفاوتی دارند اما همه اصل کلی شبکه‌های عصبی را دنبال می‌کنند: تعداد زیادی نورون متصل که از داده‌ها می‌آموزند.

فرآیند آموزش شبکه عصبی مصنوعی

کاربردهای عملی شبکه‌های عصبی مصنوعی

به لطف توانایی یادگیری و پردازش مدل‌های پیچیده، شبکه‌های عصبی مصنوعی در بسیاری از حوزه‌ها به طور گسترده به کار رفته‌اند. در ادامه برخی از کاربردهای معمول شبکه‌های عصبی در عمل آمده است:

کاربردهای عملی شبکه‌های عصبی مصنوعی

چشم‌انداز آینده و نتیجه‌گیری

از تحلیل تصاویر و صدا تا درک زبان و پیش‌بینی روندها، شبکه‌های عصبی امکانات جدیدی را باز کرده‌اند که پیش از این دیده نشده بود. در آینده، با رشد داده‌های بزرگ و قدرت محاسباتی، شبکه‌های عصبی مصنوعی وعده ادامه تکامل و ارائه کاربردهای نوآورانه بیشتر را دارند که به شکل‌دهی نسل بعدی فناوری‌های هوشمند کمک می‌کنند.

برای دریافت اطلاعات مفید بیشتر، INVIAI را دنبال کنید!