مجله آموزشی انگلیش محتوای آموزشی و مفید در مجله اینترنتی انگلیش
شاید این مطالب برایتان مفید باشد
شبکههای عصبی مصنوعی: چگونه ماشینها میآموزند؟
مغز الهامبخش ماشینها
آیا تا به حال به این فکر کردهاید که چگونه کامپیوترها میتوانند چهرهها را تشخیص دهند، زبان شما را بفهمند یا حتی بازی شطرنج انجام دهند؟ پاسخ در مفهومی به نام «شبکههای عصبی مصنوعی» (Artificial Neural Networks – ANNs) نهفته است. این شبکهها از ساختار مغز انسان الهام گرفتهاند و تلاش میکنند تا روش یادگیری و تصمیمگیری مغز ما را شبیهسازی کنند. مغز ما از میلیاردها سلول عصبی (نورون) تشکیل شده است که به هم متصل هستند و اطلاعات را پردازش میکنند. شبکههای عصبی مصنوعی نیز از واحدهای پردازشی سادهای به نام «نورونهای مصنوعی» تشکیل شدهاند که به صورت لایههایی به هم متصل شدهاند.
ساختار یک شبکه عصبی
یک شبکه عصبی مصنوعی معمولاً از سه نوع لایه اصلی تشکیل شده است:
-
لایه ورودی (Input Layer): این لایه اولین جایی است که دادهها وارد شبکه میشوند. هر نورون در این لایه مسئول دریافت یک ویژگی خاص از دادهها است. به عنوان مثال، اگر میخواهیم یک تصویر را تشخیص دهیم، هر نورون ورودی ممکن است یک پیکسل از تصویر را دریافت کند.
-
لایههای پنهان (Hidden Layers): بین لایه ورودی و لایه خروجی، ممکن است یک یا چند لایه پنهان وجود داشته باشد. این لایهها جایی هستند که جادوی پردازش و یادگیری اتفاق میافتد. هر نورون در یک لایه پنهان، ورودیهایی را از نورونهای لایه قبلی دریافت میکند، محاسباتی را روی آنها انجام میدهد و سپس خروجی خود را به نورونهای لایه بعدی ارسال میکند. این محاسبات شامل وزندهی به ورودیها و اعمال یک تابع فعالسازی است.
-
لایه خروجی (Output Layer): این لایه نهایی است که نتیجه پردازش شبکه را ارائه میدهد. تعداد نورونها در این لایه بستگی به نوع مسئله دارد. مثلاً برای تشخیص اینکه یک تصویر گربه است یا سگ، ممکن است دو نورون خروجی داشته باشیم.
چین به جنگ مستقیم نورالینک ایلان ماسک میرود؛ ساخت تراشه مغزی تا سال 2025
عرضه هدست اپل ویژن پرو با لنزهای طبی زایس ظاهراً پیچیدگیهای فنی دارد
ایلان ماسک تاریخسازی کرد؛ کاشت تراشه نورالینک درون مغز انسان برای اولینبار
