شبکه‌های عصبی مصنوع: الگوریتم و ساختارها

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)، که از مغز انسان الهام گرفته‌اند، یک ابزار قدرتمند در یادگیری ماشین و هوش مصنوعیهستند. این شبکه‌ها از لایه‌هایی از نورون‌ها یا گره‌ها تشکیل شده‌اند که به یکدیگر متصل‌اند و اطلاعات را پردازش و منتقل می‌کنند.

 

الگوریتم و ساختارها

ساختار یک شبکه عصبی معمولاً شامل سه نوع لایه اصلی است:

• لایه ورودی:  داده‌ها از این لایه وارد شبکه می‌شوند. هر گره در این لایه یک ویژگی از داده ورودی را نشان می‌دهد.
• لایه‌های پنهان:  بین لایه ورودی و خروجی قرار دارند. این لایه‌ها جایی هستند که محاسبات اصلی انجام می‌شود. ممکن است یک یا چندین لایه پنهان وجود داشته باشد.
• لایه خروجی:  نتایج پردازش شبکه در این لایه تولید می‌شود.

الگوریتم‌های یادگیری، مانند پس‌انتشار خطا (Backpropagation)، به شبکه کمک می‌کنند تا با تنظیم وزن‌های بین نورون‌ها، از داده‌های ورودی یاد بگیرد و عملکرد خود را بهبود بخشد. با هر بار آموزش، شبکه وزن‌ها و بایاس‌ها را طوری تنظیم می‌کند که خطای پیش‌بینی‌هایش به حداقل برسد. این فرآیند به شبکه اجازه می‌دهد الگوهای پیچیده را در داده‌ها کشف کند.

این شبکه‌ها کاربردهای گسترده‌ای دارند، از تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی گرفته تا پیش‌بینی‌های مالی و سیستم‌های توصیه‌گر.  همانطور که قبلاً گفته شد، شبکه‌های عصبی از نورون‌ها (یا گره‌ها) تشکیل شده‌اند که در لایه‌ها سازماندهی شده‌اند. این ساختارها و الگوریتم‌ها به شبکه‌های عصبی قدرت می‌دهند تا در زمینه‌های مختلفی از جمله تشخیص چهره، ترجمه ماشینی، و پیش‌بینی‌های اقتصادی کاربرد داشته باشند.

 

در این نشست با دکتر مرتضی خرسند نیکو؛ مدرس ارشد دانشگاه انسبورک اتریش همراه می‌شویم تا از ساختار این شبکه‌ها و عملکرد در أنواع شبیه‌سازی آگاه شویم. همراه ما باشید.

 

 

نشست ۴۰ اُم انجمن علمی طراحی و خلاقیت

زمان: شنبه ۱۵ شهریور‌ماه ۱۴۰۴

ساعت برگزاری: ۲۱ تا ۲۲

لینک ثبت‌نام: https://mohit.online/event/iurg49