انواع الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks - ANNs)

 الشبكات العصبية الاصطناعية (Artificial Neural Networks - ANNs) لها أنواع عديدة، كل منها مصمم لمعالجة أنواع مختلفة من البيانات والمهام. إليك أهم أنواع الشبكات العصبية الاصطناعية:

انواع

1. الشبكات العصبية التغذوية الأمامية (Feedforward Neural Networks - FNNs)

• الوصف: أبسط نوع من الشبكات العصبية، حيث تتدفق البيانات في اتجاه واحد من طبقة المدخلات إلى طبقة المخرجات دون وجود حلقات تغذية مرتدة.

• التطبيقات: التصنيف، التنبؤ، التعرف على الأنماط.

• مثال: تصنيف الصور إلى فئات مختلفة.

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

• الوصف: مصممة خصيصًا لمعالجة البيانات ذات البنية الشبكية، مثل الصور. تستخدم المرشحات (Filters) لاستخراج السمات من البيانات.

• الميزات:

  • الطبقات التلافيفية (Convolutional Layers): لاستخراج السمات.

  • طبقات التجميع (Pooling Layers): لتقليل حجم البيانات.

• التطبيقات: التعرف على الصور، معالجة الفيديو، التعرف على الوجوه.

• مثال: التعرف على الكائنات في الصور (مثل السيارات، الحيوانات).

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

• الوصف: مصممة للتعامل مع البيانات المتسلسلة (Sequential Data) حيث يكون للبيانات اعتماد على الخطوات الزمنية السابقة. تحتوي على ذاكرة داخلية تسمح لها بتذكر المعلومات من الخطوات السابقة.

• الميزات:

  • الحلقات (Loops): تسمح بتمرير المعلومات عبر الزمن.

• التطبيقات: معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التنبؤ بالسلاسل الزمنية، الترجمة الآلية.

• مثال: توليد النصوص، تحليل المشاعر في النصوص.

4. الشبكات العصبية ذات الذاكرة طويلة المدى (Long Short-Term Memory - LSTM)

• الوصف: نوع متقدم من RNNs، مصمم لحل مشكلة اختفاء التدرج (Vanishing Gradient Problem) في الشبكات المتكررة التقليدية. يمكنه تذكر المعلومات لفترات زمنية طويلة.

• التطبيقات: التعامل مع البيانات المتسلسلة الطويلة، مثل النصوص أو السلاسل الزمنية المعقدة.

• مثال: التنبؤ بأسعار الأسهم، الترجمة الآلية.

5. الشبكات العصبية التوليدية التنافسية (Generative Adversarial Networks - GANs)

• الوصف: تتكون من شبكتين: مولدة (Generator) و مميزة (Discriminator). تتنافس الشبكتان لتحسين الأداء، حيث تحاول المولدة إنشاء بيانات واقعية، بينما تحاول المميزة التمييز بين البيانات الحقيقية والمزيفة.

• التطبيقات: توليد الصور الواقعية، تحسين جودة الصور، إنشاء فن رقمي.

• مثال: إنشاء صور لوجوه بشرية غير موجودة في الواقع.

6. الشبكات العصبية ذات الوحدات الخطية المعدلة (Rectified Linear Units - ReLU Networks)

• الوصف: تستخدم دالة تنشيط ReLU (Rectified Linear Unit) التي تعيد القيمة صفر إذا كانت المدخلات سالبة، وتعطي المدخلات نفسها إذا كانت موجبة.

• الميزات: تحسين سرعة التدريب وتجنب مشكلة اختفاء التدرج.

• التطبيقات: التعلم العميق (Deep Learning)، التعرف على الصور.

• مثال: التعرف على الأشياء في الصور باستخدام شبكات عميقة.

7. الشبكات العصبية ذات الوحدات الذاتية (Autoencoders)

• الوصف: شبكات غير مراقبة (Unsupervised) تُستخدم لضغط البيانات أو استخراج السمات. تتكون من جزء مشفر (Encoder) لضغط البيانات، وجزء فك التشفير (Decoder) لإعادة بناء البيانات.

• التطبيقات: تخفيض أبعاد البيانات، إزالة الضوضاء من البيانات، توليد البيانات.

• مثال: إزالة الضوضاء من الصور.

8. الشبكات العصبية ذات الوحدات الانتباهية (Attention Networks)

• الوصف: تُستخدم لتحسين أداء الشبكات في المهام التي تتطلب التركيز على أجزاء معينة من البيانات، مثل الترجمة الآلية.

• الميزات: تسمح للشبكة بالتركيز على الأجزاء الأكثر أهمية من البيانات.

• التطبيقات: الترجمة الآلية، معالجة اللغة الطبيعية.

• مثال: ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.

9. الشبكات العصبية ذات الوحدات التكرارية (Echo State Networks - ESNs)

• الوصف: نوع من الشبكات المتكررة التي تستخدم خزانًا عشوائيًا (Reservoir) لمعالجة البيانات المتسلسلة.

• التطبيقات: التنبؤ بالسلاسل الزمنية، معالجة الإشارات.

• مثال: التنبؤ بسلاسل زمنية معقدة مثل الطقس.

10. الشبكات العصبية ذات الوحدات المكانية-الزمانية (Spatiotemporal Neural Networks)

• الوصف: مصممة للتعامل مع البيانات التي تحتوي على أبعاد مكانية وزمانية، مثل الفيديو.

• التطبيقات: تحليل الفيديو، التعرف على الحركة.

• مثال: التعرف على الأنشطة البشرية في مقاطع الفيديو.

11. الشبكات العصبية ذات الوحدات التجميعية (Radial Basis Function Networks - RBFNs)

• الوصف: تستخدم دوال أساسية شعاعية (Radial Basis Functions) لتمثيل البيانات.

• التطبيقات: التصنيف، التنبؤ.

• مثال: تصنيف البيانات غير الخطية.

12. الشبكات العصبية ذات الوحدات المتعددة (Modular Neural Networks)

• الوصف: تتكون من عدة شبكات عصبية مستقلة تعمل معًا لحل مشكلة معينة.

• التطبيقات: المهام المعقدة التي تتطلب تقسيم المشكلة إلى أجزاء أصغر.

• مثال: التعرف على الكلام في بيئات صاخبة.

13. الشبكات العصبية ذات الوحدات التكيفية (Self-Organizing Maps - SOMs)

• الوصف: شبكات غير مراقبة تُستخدم لتصور البيانات وتجميعها.

• التطبيقات: تحليل البيانات، التجميع (Clustering).

• مثال: تصور البيانات عالية الأبعاد في خريطة ثنائية الأبعاد.

14. الشبكات العصبية ذات الوحدات المتعددة الطبقات (Multilayer Perceptrons - MLPs)

• الوصف: شبكات عصبية تغذوية أمامية تحتوي على أكثر من طبقة مخفية.

• التطبيقات: التصنيف، التنبؤ.

• مثال: التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على خصائصها.