الشبكات العصبية الاصطناعية

ملخص

تخيّل للحظة شبكة الأفكار والمشاعر والقرارات المتشعبة والواسعة التي تدور في ذهنك. في كل مرة تتعرف فيها على وجه، أو تحل مشكلة، أو تسترجع ذكرى، يعمل دماغك من خلال شبكة معقدة من الخلايا العصبية المترابطة. تتواصل هذه الخلايا العصبية عبر إشارات كهربائية ونواقل عصبية كيميائية، مما يخلق نظامًا ديناميكيًا وقابلًا للتكيف يُمكّنك من التفكير والتعلم والتفاعل بطرق رائعة.

ماذا لو استطعنا استغلال بعض هذه القدرات الاستثنائية وترجمتها إلى تقنيات حاسوبية؟ هذا هو جوهر الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs). مستوحاة من الشبكات العصبية في الدماغ، تُحاكي الشبكات العصبية الاصطناعية طريقة معالجة أدمغتنا للمعلومات، مما يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعرف على الأنماط، والتعلم من البيانات، واتخاذ القرارات بدقة متزايدة. بمحاكاة قدرة الدماغ على التكيف والتعلم، تُمثل الشبكات العصبية الاصطناعية قفزة نوعية نحو بناء أنظمة ذكية قادرة على التفكير والتعلم بطرق تُشبه الإدراك البشري.

كيف تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs)؟

جوهر الشبكة العصبية الاصطناعية هو شبكة من العقد أو الخلايا العصبية مُرتبة في طبقات: طبقة إدخال ، وطبقة مخفية واحدة أو أكثر، وطبقة إخراج . تتصل كل خلية عصبية في إحدى الطبقات بخلايا عصبية في الطبقة التي تليها، وتُوزَّع هذه الوصلات للتأثير على كيفية معالجة الشبكة لبيانات إدخال . أثناء التدريب، تُعدّل الشبكة هذه الأوزان لتحسين تنبؤاتها أو تصنيفاتها، مثل كيفية تقوية أو إضعاف دماغنا للوصلات بناءً على التعلم والخبرة. تُطبِّق كل خلية عصبية دالة تنشيط على إدخال التي تتلقاها. تُضفي هذه الدالة طابعًا غير خطي على الشبكة، مما يسمح لها بتعلم أنماط مُعقَّدة.

A single neuron in an artificial neural network processes input values through a weighted sum followed by an activation function. Mathematically, it computes the weighted sum $z_j$​ of its inputs $x_i$​ with associated weights $w_{ij}​$ and adds a bias $b_j$​, given by:

 $z_j=∑_{i=1}^n w_{ij} x_i +b_j$​. 

This weighted sum is then passed through an activation function $ϕ$ to produce the neuron’s output $a_j$​, calculated as $a_j=ϕ(z_j)$ ...