معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) با مثال

دسته : هوش مصنوعی

نویسنده : فاطمه تابع

تاریخ : 1402/7/2

سطح : پیشرفته

پست های مرتبط

https://teamaa.ir/Assets/Images/Blog/TEAMAA-(1Xx72MuZ)_MatplotLib.jpg

1403/5/20

معرفی کتابخانه Matplotlib در...

https://teamaa.ir/Assets/Images/Blog/TEAMAA-(E6FVXQzh)_TensorFlow.jpg

1403/5/6

کتابخانه Pandas همراه با کاربردها...

https://teamaa.ir/Assets/Images/Blog/TEAMAA-(EUNXBuNY)_Numerical Python.jpg

1403/4/9

معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) با مثال

مقدمه

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) مفهومی اساسی در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند. این مدل‌های محاسباتی تحت تأثیر ساختار و عملکرد مغز انسان طراحی شده‌اند تا الگوها و داده‌های پیچیده را پردازش و تجزیه‌وتحلیل کنند. در این پست، یک معرفی ساده از شبکه‌های عصبی مصنوعی را همراه با مثال توضیح داده‌ایم تا به شما اصول این تکنیک قدرتمند را یاد دهیم.

شبکه‌های عصبی مصنوعی چیستند؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی یک شبکه از واحدهای پردازشی، به نام نورون‌ها (Neurons) یا گره‌ها (Nodes) هستند که به صورت لایه‌ ای مرتب شده‌اند. این لایه ها شامل یک لایه ورودی، یک یا چند لایه مخفی و یک لایه خروجی است. هر اتصال بین نورون‌ها، وزن مشخصی دارد و این وزن‌ها در طول فرآیند آموزش تنظیم و به روز رسانی می‌شوند تا به شبکه امکان یادگیری از داده‌ها را بدهند.

برای بهتر فهمیدن شبکه‌های عصبی مصنوعی، مثالی از دسته‌بندی تصاویر را با هم بررسی خواهیم کرد. تصور کنید می‌خواهید یک سیستم بسازید که به طور خودکار تشخیص دهد که آیا یک تصویر حاوی گربه است یا سگ.

1. لایه ورودی (Input Layer): لایه ورودی شبکه عصبی جایی است که داده‌های خام وارد می‌شوند. در اینجا، هر نورون ورودی به عنوان نماینده برای یک پیکسل از تصویر است. مقادیر آن‌ها شدت‌های پیکسل هستند که معمولاً به صورت نرمال شده قرار داده می شوند و بین 0 و 1 هستند.

2. لایه‌های مخفی (Hidden Layers): این لایه‌ها جایی هستند که عملیات پردازشی انجام می‌دهند. نورون‌های لایه‌های مخفی، داده ورودی را با استفاده از وزن‌ها و توابع فعال‌ساز (Activation Functions) پردازش می‌کنند. این وزن‌ها (Weights) در ابتدا تصادفی هستند و در طی آموزش به منظور بهینه‌سازی عملکرد شبکه، به‌روزرسانی می‌شوند. توابع فعال‌ساز باعث می شوند مدل غیر‌خطی (Non Linear) شود که به شبکه امکان یادگیری الگوهای پیچیده را می‌دهد.

3. لایه خروجی (Output Layer): لایه خروجی، نتیجه نهایی را تولید می‌کند. در مثال ما، دو نورون داریم: یکی برای "گربه" و دیگری برای "سگ". شبکه احتمال‌های مربوط به هر کلاس را، بر اساس داده‌های ورودی اختصاص می‌دهد.

نحوه یادگیری شبکه

فرآیند یادگیری شبکه‌های عصبی شامل دو مرحله اصلی است: گام انتشار به جلو (Forward Propagation) و گام انتشار به عقب (Backpropagation).

1. انتشار به جلو یا Forward Propagation: در این مرحله، داده‌های ورودی از طریق شبکه، از لایه ورودی تا لایه خروجی پردازش می‌شوند. نورون‌ها در هر لایه جمع وزن‌دار و توابع فعال‌ساز را بر روی ورودی اعمال کرده و خروجی را تولید می‌کنند.

2. انتشار به عقب یا Backpropagation: در این مرحله شبکه از اشتباهات خود یاد می‌گیرد. خطای بین خروجی پیش‌بینی شده و مقدار واقعی (مثلاً اینکه تصویر یک گربه است یا یک سگ) محاسبه می‌شود. سپس وزن‌ها به ترتیب عقب‌رو به لایه‌های قبلی می روند تا خطا کاهش یابد و دقت شبکه بهبود پیدا کند.

آموزش شبکه

برای آموزش شبکه، شما به یک مجموعه داده دارای برچسب (labeled dataset) (مثلاً تصاویر با برچسب‌های معلوم مثل "گربه" یا "سگ") نیاز دارید. شما این تصاویر را به شبکه می‌دهید، شبکه آموزش می بینید و در هر مرحله، خطا را محاسبه می‌کند و سپس با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند کاهش گرادیان (gradient descent) وزن‌ها را به‌روزرسانی می‌کند. این فرآیند به صورت تکراری ادامه می‌یابد تا عملکرد شبکه به سطح قابل قبولی برسد.

نتیجه‌گیری

شبکه‌های عصبی مصنوعی ابزاری اساسی در یادگیری ماشین (Machine Learning) مدرن هستند و برای بسیاری از کاربردها مانند دسته‌بندی تصاویر (image classification)، پردازش زبان طبیعی (natural language processing)، تشخیص گفتار (speech recognition) و وسایل نقلیه خودکار (autonomous vehicles) استفاده می‌شوند. اگرچه این پست یک معرفی ساده از شبکه‌های عصبی مصنوعی ارائه می‌دهد، این شبکه‌ها در عمل می‌توانند بسیار پیچیده باشند. با این حال، درک اصول پایه، اولین گام برای بهره‌برداری از ظرفیت آن‌ها برای حل مسائل واقعی است.

در زیر یک نمونه پیچیده تر از ANN را مشاهده می کنید: