الشبكات العصبيه الاصطناعيه(Artificial Neural Networks - ANNs)

 الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks - ANNs) هي أنظمة حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري، وتُستخدم في التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning). تتكون هذه الشبكات من وحدات معالجة صغيرة تسمى العصبونات الاصطناعية (Artificial Neurons) أو العقد (Nodes)، والتي تعمل معًا لمعالجة البيانات وإجراء تنبؤات أو تصنيفات.

الشبكات العصبيه الاصطناعيه(Artificial Neural Networks - ANNs)

مكونات الشبكة العصبية الاصطناعية:

1. العصبونات (Neurons):

   • هي الوحدات الأساسية في الشبكة، وتقوم بمعالجة المدخلات وإنتاج مخرجات.

   • كل عصبون يتلقى مدخلات (${�}_1,{�}_2,\dots ,{�}_{�}$)، ويحسب المجموع المرجح لها باستخدام الأوزان (${�}_1,{�}_2,\dots ,{�}_{�}$) والانحياز ($�$)، ثم يطبق دالة تنشيط (Activation Function) لإنتاج المخرجات.

2. الأوزان (Weights):

   • تمثل أهمية كل مدخل في عملية اتخاذ القرار.

   • يتم تعديل الأوزان أثناء عملية التدريب لتحسين أداء الشبكة.

3. الانحياز (Bias):

   • معامل إضافي يساعد على ضبط النموذج ويسمح للشبكة بالتعلم بشكل أفضل.

4. دالة التنشيط (Activation Function):

   • تحدد المخرجات النهائية للعصبون بناءً على المجموع المرجح.

   • أمثلة: دالة السيني (Sigmoid)، دالة ReLU (Rectified Linear Unit)، دالة التانج (Tanh).

5. الطبقات (Layers):

   • طبقة المدخلات (Input Layer): تستقبل البيانات الأولية.

   • الطبقات المخفية (Hidden Layers): تقوم بمعالجة البيانات وتحويلها.

   • طبقة المخرجات (Output Layer): تنتج النتيجة النهائية (مثل تصنيف أو تنبؤ).

كيف تعمل الشبكة العصبية الاصطناعية:

1. التغذية الأمامية (Forward Propagation):

   • تمرير البيانات من طبقة المدخلات إلى طبقة المخرجات عبر الطبقات المخفية.

   • في كل عصبون، يتم حساب المجموع المرجح للمدخلات والأوزان، ثم تطبيق دالة التنشيط.

2. حساب الخطأ (Error Calculation):

   • مقارنة المخرجات المتوقعة مع القيم الحقيقية باستخدام دالة الخسارة (Loss Function).

3. الانتشار العكسي (Backpropagation):

   • استخدام خوارزمية الانتشار العكسي لتعديل الأوزان والانحياز بناءً على الخطأ.

   • يتم ذلك باستخدام التدرج (Gradient) لتقليل الخطأ.

4. التحديث (Update):

   • تحديث الأوزان والانحياز باستخدام خوارزميات تحسين مثل الانحدار التدرجي (Gradient Descent).

أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية:

1. الشبكات العصبية التغذوية الأمامية (Feedforward Neural Networks):

   • أبسط أنواع الشبكات، حيث تتدفق البيانات في اتجاه واحد من المدخلات إلى المخرجات.

2. الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNNs):

   • تُستخدم بشكل رئيسي في معالجة الصور والتعرف على الأنماط.

   • تستخدم المرشحات (Filters) لاستخراج السمات من الصور.

3. الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNNs):

   • تُستخدم للبيانات المتسلسلة مثل النصوص أو السلاسل الزمنية.

   • تحتوي على ذاكرة داخلية تسمح لها بتذكر المعلومات من الخطوات السابقة.

4. الشبكات العصبية التوليدية (Generative Neural Networks):

   • تُستخدم لإنشاء بيانات جديدة تشبه البيانات الحقيقية.

   • أمثلة: GANs (Generative Adversarial Networks).

تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية:

1. التعرف على الصور (Image Recognition):

   • مثل التعرف على الوجوه أو الكائنات في الصور.

2. معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP):

   • مثل الترجمة الآلية، تحليل المشاعر، توليد النصوص.

3. التنبؤ بالسلاسل الزمنية (Time Series Prediction):

   • مثل التنبؤ بأسعار الأسهم أو الطقس.

4. السيارات ذاتية القيادة (Self-Driving Cars):

   • استخدام الشبكات العصبية لاتخاذ قرارات القيادة.

5. التشخيص الطبي (Medical Diagnosis):

   • مثل تحليل الأشعة الطبية للكشف عن الأمراض.

6. الألعاب (Gaming):

   • مثل تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي يمكنهم لعب الألعاب المعقدة.

مزايا الشبكات العصبية الاصطناعية:

1. القدرة على التعلم من البيانات: يمكنها تعلم الأنماط المعقدة من البيانات.

2. التكيف مع البيانات غير الخطية: يمكنها التعامل مع العلاقات غير الخطية بين المدخلات والمخرجات.

3. التعميم (Generalization): يمكنها التعميم على بيانات جديدة لم ترها من قبل.

عيوب الشبكات العصبية الاصطناعية:

1. الحاجة إلى بيانات كبيرة: تتطلب كميات كبيرة من البيانات للتدريب.

2. التكلفة الحسابية العالية: التدريب يتطلب موارد حاسوبية كبيرة.

3. صعوبة التفسير (Black Box): يصعب فهم كيفية اتخاذ الشبكة للقرارات.

4.