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).

 

Related Posts

نماذج التشفير التلقائي المتنوع “VAE” مقابل الشبكات التوليدية التنافسية “GANs”.. أيهما يقود ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

نماذج التشفير التلقائي المتنوع “VAE” مقابل الشبكات التوليدية التنافسية “GANs”.. أيهما يقود ثورة الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ AI بالعربي – خاص  مع تزايد الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى الرقمي،…

أكمل القراءة

شبكات الانتباه التكرارية “Recurrent Attention Networks”.. كيف تطورت تقنيات فهم السياق في الذكاء الاصطناعي؟

شبكات الانتباه التكرارية “Recurrent Attention Networks”.. كيف تطورت تقنيات فهم السياق في الذكاء الاصطناعي؟ AI بالعربي – خاص أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على التعامل مع البيانات المتسلسلة بفضل التطورات…

أكمل القراءة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

You Missed

“Lawgeex” أداة متطورة لمراجعة وتعديل الوثائق القانونية باستخدام الذكاء الاصطناعي

  • من admin
  • يوليو 10, 2025
  • 13 views
“Lawgeex” أداة متطورة لمراجعة وتعديل الوثائق القانونية باستخدام الذكاء الاصطناعي

“سدايا” تمنح شركة “سدم” وسم “ملتزم” وشهادة اعتماد مقدم خدمات ذكاء اصطناعي تقديرًا لالتزامها الأخلاقي والتقني

  • من admin
  • يوليو 10, 2025
  • 14 views
“سدايا” تمنح شركة “سدم” وسم “ملتزم” وشهادة اعتماد مقدم خدمات ذكاء اصطناعي تقديرًا لالتزامها الأخلاقي والتقني

ابتداءً من العام الدراسي المقبل: الذكاء الاصطناعي يدخل مناهج التعليم العام في السعودية

  • من admin
  • يوليو 10, 2025
  • 25 views
ابتداءً من العام الدراسي المقبل: الذكاء الاصطناعي يدخل مناهج التعليم العام في السعودية

“الاستقرار الحسابي تحت الضغط”.. كيف تصمد النماذج في البيئات المتطرفة؟

  • من admin
  • يوليو 10, 2025
  • 19 views
“الاستقرار الحسابي تحت الضغط”.. كيف تصمد النماذج في البيئات المتطرفة؟

“تصميم الإشارات العاطفية” في الواجهات الذكية.. كيف تبني الثقة مع المستخدم؟

  • من admin
  • يوليو 10, 2025
  • 21 views
“تصميم الإشارات العاطفية” في الواجهات الذكية.. كيف تبني الثقة مع المستخدم؟

الذكاء الاصطناعي لا يُغني عن البشر: متى تكون الكفاءة التقنية غير كافية؟

  • من admin
  • يوليو 10, 2025
  • 17 views
الذكاء الاصطناعي لا يُغني عن البشر: متى تكون الكفاءة التقنية غير كافية؟