• الشبكات العصبية والتعلم العميق.
• الفرق بين الشبكات العصبية والتعلم العميق.
• خوارزميات التعلم العميق الأكثر شعبية.

 

تعد الشبكات العصبية والتعلم العميق من أكثر الكلمات الطنانة في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. على الرغم من أن المصطلحين غالبًا ما يتم استخدامهما بالتبادل، إلا أنهما في الواقع مفهومان متميزان أحدثا ثورة في الطريقة التي نتعامل بها مع المهام المعقدة في عالم الذكاء الاصطناعي.

الشبكات العصبية(NN) هي نوع من نماذج التعلم الآلي المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وهي تتألف من طبقات من العقد المترابطة، أو الخلايا العصبية، التي تعالج بيانات المدخلات وتنتج قيم المخرجات. ترتبط كل خلية عصبية في الشبكة العصبية بوزن يحدد قوة اتصالها بالخلايا العصبية الأخرى. ومن خلال عملية التدريب، تتعلم الشبكة ضبط هذه الأوزان من أجل تحسين قدرتها على التنبؤ أو حل مهام معينة.

من ناحية أخرى، يشير التعلم العميق(DL) إلى تدريب الشبكات العصبية ذات الطبقات المتعددة. هذه الشبكات العصبية العميقة قادرة على تعلم الأنماط المعقدة في البيانات من خلال عملية تعلم الميزات الهرمية. من خلال تكديس طبقات متعددة من الخلايا العصبية، يمكن لنماذج التعلم العميق أن تتعلم بشكل متزايد تمثيلات مجردة للبيانات، مما يسمح لها بأداء المهام التي كان يعتقد في السابق أنها صعبة للغاية بالنسبة لخوارزميات التعلم الآلي التقليدية.

الفرق بين الشبكات العصبية والتعلم العميق:

السمات	الشبكات العصبية	التعلم العميق
عدد الطبقات	طبقة أو طبقتين	عشرات أو حتى مئات الطبقات
التعقيد (تعقيد بيناء الشبكة)	أقل تعقيدا	أكثر تعقيدا
العمق(عمق الشبكة وامتدادها)	ضحل جدا	عميقة جدا و عدد مستويات
القدرة على التعلم	قدرة محدودة على تعلم الأنماط المعقدة	القدرة على تعلم الأنماط المعقدة تلقائيا
التمثيل الهرمي	لا يتعلم التمثيلات الهرمية بشكل فعال	يتعلم التمثيل الهرمي للبيانات بكفاءة
التطبيقات	مناسبة للمهام البسيطة	فعال في مجموعة واسعة من التطبيقات مثل التعرف على الصور، والتعرف على الكلام، ومعالجة اللغة الطبيعية

 

يكمن الاختلاف الرئيسي بين الشبكات العصبية والتعلم العميق في تعقيدها وعمقها. في حين أن الشبكات العصبية يمكن أن تحتوي على طبقة واحدة أو طبقتين فقط من الخلايا العصبية، فإن نماذج التعلم العميق يمكن أن تحتوي على عشرات أو حتى مئات الطبقات. يسمح هذا العمق لنماذج التعلم العميق بتعلم الأنماط المعقدة في البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة للغاية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من التعرف على الصور وحتى معالجة اللغة الطبيعية.

 

إحدى أبرز ميزات التعلم العميق هي قدرته على التعلم واستخراج الأنماط المعقدة من البيانات تلقائيًا من خلال استخدام الشبكات العصبية العميقة. هذه الشبكات قادرة على تعلم التمثيل الهرمي للبيانات، حيث تستخرج كل طبقة من الخلايا العصبية ميزات مجردة بشكل متزايد. يتيح ذلك لنماذج التعلم العميق التفوق في مهام مثل التعرف على الصور والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية والمزيد.

 

خوارزميات التعلم العميق الأكثر استخداماً:

الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) هي نوع من الشبكات العصبية المناسبة بشكل خاص لمهام التعرف على الصور وتصنيفها. تستخدم شبكات CNN سلسلة من المرشحات لاستخراج الميزات من الصورة المدخلة، والتي يتم تمريرها بعد ذلك عبر سلسلة من الطبقات لإجراء التصنيف النهائي. تم استخدام شبكات CNN على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل التعرف على الوجه، واكتشاف الأشياء، وتحليل الصور الطبية.

 

شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs) هي نوع من الشبكات العصبية المتكررة المصممة للتعامل مع التبعيات طويلة المدى في البيانات المتسلسلة. تعتبر LSTMs مناسبة بشكل خاص لمهام مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام والتنبؤ بالسلاسل الزمنية. تستخدم LSTMs سلسلة من خلايا الذاكرة لتخزين المعلومات بمرور الوقت، مما يسمح لها بتعلم الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات.

 

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي نوع آخر من الشبكات العصبية المصممة للتعامل مع البيانات المتسلسلة. تحتوي شبكات RNN على اتصالات تتكرر على نفسها، مما يسمح لها بالحفاظ على ذاكرة المدخلات السابقة. وهذا يجعل شبكات RNN مناسبة تمامًا لمهام مثل نمذجة اللغة والترجمة الآلية والتعرف على الكلام. ومع ذلك، قد تواجه شبكات RNN صعوبة في تعلم التبعيات طويلة المدى، ولهذا السبب تم تطوير LSTMs كحل لهذه المشكلة.

 

شبكات الخصومة التوليدية (GANs) هي نوع من الشبكات العصبية المستخدمة لتوليد البيانات الاصطناعية. تتكون شبكات GAN من شبكتين - المولد والشبكة المميزة - والتي يتم تدريبها بطريقة تنافسية. يقوم المولد بإنشاء عينات بيانات تركيبية، بينما يقوم المُميز بتقييم مدى تشابه العينات مع البيانات الحقيقية. تم استخدام شبكات GAN لمهام مثل إنشاء الصور وتركيب الفيديو وزيادة البيانات.

شبكات الوظائف ذات الأساس الشعاعي (RBFNs) هي نوع من الشبكات العصبية التي تستخدم وظائف الأساس الشعاعي كوظائف تنشيط. تعتبر شبكات RBFN مناسبة بشكل خاص لمهام الاستيفاء وتقريب الوظائف. تم استخدام شبكات RBFN في مجالات مثل التنبؤ المالي، والتعرف على الأنماط، وتحديد النظام.

 

الإدراك الحسي متعدد الطبقات (MLPs) هو نوع من الشبكات العصبية التي تتكون من طبقات متعددة من الإدراك الحسي. تعد MLPs واحدة من أبسط أنواع الشبكات العصبية، لكنها لا تزال تستخدم على نطاق واسع لمهام مثل الانحدار والتصنيف والتعرف على الأنماط. تم استخدام MLPs في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك التعرف على الكلام والتعرف على الكتابة اليدوية والقيادة الذاتية.

 

تعد خرائط التنظيم الذاتي (SOMs) أحد أنواع الشبكات العصبية المستخدمة في مهام التجميع والتصور. يتم تدريب SOMs باستخدام التعلم غير الخاضع للرقابة، حيث تنظم الشبكة البيانات المدخلة في خريطة ثنائية الأبعاد على أساس التشابه. تم استخدام SOMs في تطبيقات مثل استخراج البيانات وضغط الصور واستخراج الميزات.

 

شبكات الاعتقاد العميق (DBNs) هي نوع من الشبكات العصبية التي تتكون من طبقات متعددة من آلات بولتزمان المقيدة (RBMs). تُستخدم شبكات DBN في مهام التعلم غير الخاضعة للرقابة، مثل تعلم الميزات وتقليل الأبعاد واكتشاف الحالات الشاذة. تم استخدام شبكات DBN في تطبيقات مثل التعرف على الكلام، وتحليل المشاعر، والتصفية التعاونية.

 

آلات بولتزمان المقيدة (RBMs) هي نوع من الشبكات العصبية المستخدمة لنمذجة التوزيعات الاحتمالية عبر البيانات الثنائية. عادةً ما يتم استخدام الإدارة القائمة على النتائج بالاشتراك مع الشبكات العصبية الأخرى، مثل شبكات DBN أو أجهزة التشفير التلقائية، لتعلم الأنماط المعقدة في البيانات. تم استخدام الإدارة القائمة على النتائج في تطبيقات مثل التصفية التعاونية، ونمذجة المواضيع، واكتشاف الحالات الشاذة.