ما هي الشبكات العصبية الاصطناعية وأنواعها وكيف تعمل؟

AI بالعربي – خاص

الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks) هي نماذج مستوحاة من الشبكات العصبية البيولوجية الموجودة في الدماغ، وهي تتألف من وحدات معالجة متصلة تعرف بالعصبونات الاصطناعية. تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لتعلم الأنماط والتوقعات من البيانات واستخلاص المعرفة. تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية من خلال معالجة الإشارات الواردة من العصبونات السابقة وإرسال الإشارات إلى العصبونات التالية.

هناك العديد من أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية، بعض الأنواع الشائعة تشمل:

الشبكات العصبية المتغيرة البنية (Feedforward Neural Networks):
هي أبسط نوع من الشبكات العصبية، حيث يتم توجيه الإشارات بين الطبقات من الإدخال إلى الإخراج دون أي دورات مغلقة أو تغذية مرتدة.
الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks):
هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية التي تحتوي على توصيلات مغلقة وتغذية مرتدة، مما يتيح لها التعلم من تسلسلات البيانات والتعامل مع المعلومات ذات الصلة بالزمن.
الشبكات العصبية العميقة (Deep Neural Networks):
هي شبكات عصبية تتكون من عدة طبقات مختلفة من العصبونات، مما يتيح لها التعلم من ميزات مركبة وتعقيدات البيانات. يعتبر التعلم العميق (Deep Learning) أحد التطبيقات الرئيسية للشبكات العصبية العميقة.
شبكات العصبونات الملتقطة (Convolutional Neural Networks):
هي نوع من الشبكات العصبية العميقة مصممة للتعامل مع بيانات الصور والفيديو. تستخدم شبكات العصبونات الملتقطة عمليات التمييز المكاني والتحسين للميزات من خلال تطبيق عمليات التلاقح (convolution).
تعمل الشبكات العصبية الاصطناعية عن طريق معالجة البيانات وتعديل الأوزان لكل اتصال بين العصبونات لتحسين النتائج المتوقعة. يتم تعديل هذه الأوزان عادة باستخدام خوارزميات تعلم مثل الانتشار العكسي (Backpropagation) ونظريات التحسين مثل الانحدار اللوجستي (Gradient Descent).