شبکه عصبی چیست (neural network)؟ توضیح کامل به زبان ساده برای مبتدی‌ها

شبکه عصبی (Neural Network) یکی از مهم‌ترین مفاهیم در هوش مصنوعی است که امروزه در زمینه‌هایی مثل پردازش تصویر، تشخیص صدا و ترجمه زبان نقش کلیدی دارد. شاید در نگاه اول پیچیده به نظر برسد، اما اگر آن را به زبان ساده توضیح دهیم، متوجه می‌شوید که ایده‌ اصلی پشت شبکه عصبی، شبیه‌سازی عملکرد مغز انسان است.

---

تعریف ساده شبکه عصبی

دانشمندان برای طراحی شبکه‌های عصبی مصنوعی از مغز انسان الهام گرفتند. در مغز ما میلیاردها نورون هست که با یکد برنامهیگر ارتباط برقرار می‌کنند و مسئول یادگیری و پردازش اطلاعات هستند. این سیستم تلاش می‌کند همین فرآیند را با استفاده از الگوریتم‌ها و ریاضیات شبیه‌سازی کند.

شبکه عصبی در ساده‌ترین تعریف، سیستمی است که لاگینی‌ها (داده‌ها) را دریافت می‌کند، آن‌ها را پردازش می‌کند و درنهایت لاگ‌آوتی مناسب تولید می‌کند. این پردازش با لایه‌هایی از «نورون‌های مصنوعی» انجام می‌شود.

تفاوت با یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشینی مجموعه‌ای از روش‌ها برای آموزش مدل‌ها براساس داده‌ها است. در مقابل، شبکه عصبی یکی از ابزارهای یادگیری ماشینی است که به‌صورت لایه‌ای و پیچیده‌تر داده‌ها را پردازش می‌کند.

تفاوت در یوزردها

مدل‌های ساده یادگیری ماشینی معمولاً برای مسائل سبک‌تر مثل طبقه‌بندی یا پیش‌بینی استفاده می‌شوند. اما شبکه‌های عصبی قدرت تحلیل داده‌های پیچیده‌تر مثل تصاویر، صدا و زبان طبیعی را دارند.

چرا شبکه عصبی شاخه‌ای از یادگیری عمیق است

یادگیری عمیق (Deep Learning) بر پایه‌ شبکه‌های عصبی چندلایه ساخته شده است. بنابراین می‌توان گفت شبکه‌های عصبی، زیربنای اصلی یادگیری عمیق هستند.

ساختار شبکه عصبی چگونه است

سپس به تعریف اجزای یک شبکه عصبی می‌پردازیم:

نورون مصنوعی

یک نورون مصنوعی مشابه نورون‌های مغز طراحی شده است. این نورون داده‌های لاگینی را دریافت می‌کند، روی آن‌ها محاسبات انجام می‌دهد و نتیجه را به نورون‌های بعدی فرستادن می‌کند.

لایه لاگینی، پنهان، لاگ‌آوتی

• لایه لاگینی: داده‌ها را دریافت می‌کند.
• لایه پنهان: پردازش اصلی داده‌ها در این بخش انجام می‌شود.
• لایه لاگ‌آوتی: نتیجه نهایی مثل پیش‌بینی یا دسته‌بندی داده‌ها را ارائه می‌دهد.

وزن‌ها، بایاس و تابع فعال کردن

• وزن‌ها (Weights): میزان اهمیت هر لاگینی را مشخص می‌کنند.
• بایاس (Bias): برای تنظیم انعطاف‌پذیری مدل به کار می‌رود.
• تابع فعال کردن (Activation Function): تعیین می‌کند لاگ‌آوتی یک نورون فعال باشد یا خیر.

الگوریتم‌های آموزش شبکه عصبی

الگوریتم‌های متفاوتی برای آموزش یک شبکه عصبی هست که سپس چند مورد از بهترین‌ها را به شما معرفی می‌کنیم:

گرادیان نزولی و بهینه‌سازی

گرادیان نزولی یکی از رایج‌ترین الگوریتم‌ها برای کم کردن اشتباهی شبکه است. در این روش، وزن‌ها به‌صورت مرحله‌به‌مرحله تنظیم می‌شوند تا مدل دقیق‌تر شود.

بک‌پراپگیشن

بک‌پراپگیشن (Backpropagation) الگوریتمی است که اشتباهی لاگ‌آوتی شبکه را محاسبه کرده و به عقب برمی‌گرداند تا وزن‌ها اصلاح شوند.

توابع فعال کردن معروف (ReLU، Sigmoid، Softmax)

• ReLU: سریع و پریوزرد در شبکه‌های عمیق
• Sigmoid: مناسب برای لاگ‌آوتی‌های احتمالی
• Softmax: یوزردی برای دسته‌بندی چندکلاسه

انواع شبکه‌های عصبی و معماری آن‌ها

• پرسپترون: ساده‌ترین نوع شبکه‌های عصبی با یک لایه لاگ‌آوتی.
• پیش‌خور (Feedforward): اطلاعات فقط از لاگینی به لاگ‌آوتی جریان دارد و به عقب برنمی‌گردد.
• برگشتی (RNN): برای داده‌های ترتیبی مثل متن یا سری زمانی استفاده می‌شود، چون حافظه کوتاه‌مدت دارد.
• شبکه کانولوشنی (CNN): ویژه پردازش تصاویر و ویدیوها.
• شبکه تابع شعاعی پایه (RBF): برای دسته‌بندی و تقریب توابع ریاضی به‌کار می‌رود.
• مدل رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder): در ترجمه زبان یا تولید متن یوزرد دارد.
• شبکه ماژولار: ترکیبی از چند شبکه کوچک‌تر که هرکد برنامهام وظیفه خاصی دارند.

یوزردهای شبکه عصبی در دنیای واقعی

شبکه‌های عصبی در دنیای واقعی یوزردهای زیادی مثل تشخیص چهره، شناسایی اشیا و پردازش‌ تصاویر در صنعت، پزشکی، ورزش و غیره دارند. نیز ابزارهایی مثل گوگل ترنسلیت و به‌طور کل ابزارهای مترجم از شبکه‌های عصبی برای ترجمه متون استفاده می‌کنند.

جمع‌بندی

شبکه‌های عصبی، ابزاری قدرتمند در دنیای هوش مصنوعی هستند که به ما امکان می‌دهند داده‌ها را بهتر تحلیل کنیم و سیستم‌های هوشمند بسازیم. اگر تازه‌کار هستید، توصیه می‌شود ابتدا مفاهیم پایه‌ای مثل یادگیری ماشینی را بیاموزید و سپس به سراغ شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق بروید. درک این ساختارها، دروازه‌ای برای لاگین به دنیای جذاب هوش مصنوعی است.

سؤالات متداول درباره شبکه عصبی