شبکه عصبی چیست؟ آشنایی کامل با شبکه های عصبی به زبان ساده

شبکه عصبی یکی از مهم‌ ترین مفاهیم در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این شبکه‌ ها با الگوبرداری از نحوه پردازش اطلاعات در نورون‌ های بیولوژیکی، قادرند داده‌ های پیچیده را تحلیل کرده و الگوهای پنهان را شناسایی کنند. اما این فناوری چگونه کار می‌کند و چرا تا این حد قدرتمند است؟ در این مطلب، به زبانی ساده با اصول، ساختار و کاربردهای این شبکه آشنا خواهیم شد.

فهرست مطالب

• شبکه عصبی چیست؟
• تاریخچه شبکه عصبی
• کاربرد شبکه های عصبی
• انواع شبکه عصبی
• شبکه های عصبی چگونه کار می کنند؟
• تفاوت شبکه عصبی و هوش مصنوعی
• تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی
• ابزارهای مورد استفاده برای پیاده سازی شبکه عصبی
• سوالات متداول

شبکه عصبی چیست؟

نوعی معماری محاسباتی است که بر اساس مدلی از عملکرد مغز انسان ساخته شده است. به همین دلیل به آن “عصبی” گفته می‌ شود. این شبکه ‌ها از مجموعه ‌ای از واحدهای پردازشی به نام گره‌ ها (Nodes) تشکیل شده‌ اند. این گره‌ ها داده‌ ها را به یکدیگر منتقل می‌کنند، درست مانند نورون ‌های مغز که سیگنال ‌های الکتریکی را بین خود رد و بدل می‌کنند.

شبکه‌ های عصبی در یادگیری ماشین نیز استفاده می ‌شوند، شاید بگویید منظور از کاربرد شبکه عصبی در یادگیری ماشین چیست؟ یعنی نوعی برنامه ‌های کامپیوتری که بدون نیاز به دستورالعمل ‌های مشخص یاد می‌گیرند. به ‌طور خاص، شبکه ‌های عصبی در یادگیری عمیق کاربرد دارند که نوع پیشرفته ‌ای از یادگیری ماشین است و می ‌تواند بدون مداخله انسان از داده ‌های بدون برچسب نتیجه‌گیری کند.

تاریخچه شبکه عصبی

تاریخچه Neural Networks از آنچه تصور می ‌شود، قدیمی ‌تر است. در سال ۱۹۴۳، وارن مک‌کالوک و والتر پیتس مدلی ارائه دادند که نشان می ‌داد مغز از نورون ‌هایی استفاده می‌کند که مانند منطق بولی (0 و 1) عمل می‌کنند. سپس در سال ۱۹۵۸، فرانک روزنبلات با معرفی پرسپترون و افزودن وزن به نورون ‌ها، اولین مدل یادگیری را توسعه داد. او با استفاده از یک سرور گرافیکی توانست کامپیوتری را آموزش دهد تا تفاوت کارت ‌ها را تشخیص دهد.

در سال ۱۹۷۴، پل وربوس روش پس ‌انتشار خطا(Backpropagation) را برای بهبود آموزش شبکه‌ های عصبی پیشنهاد کرد. این ایده در سال ۱۹۸۹ توسط یان لکون گسترش یافت، جایی که او نشان داد شبکه ‌های عصبی می ‌توانند برای تشخیص دست ‌خط استفاده شوند. این تحقیق، پایه‌ ای برای پیشرفت ‌های بعدی در یادگیری عمیق شد و کاربردهای متعددی در بینایی ماشین و هوش مصنوعی پیدا کرد.

کاربرد شبکه های عصبی

شبکه‌ های عصبی مصنوعی در حوزه‌ های متنوعی به کار گرفته می ‌شوند که برخی از مهم ‌ترین آن ‌ها عبارتند از:

1. بینایی ماشین: در شناسایی و تشخیص اشیا، چهره‌ ها و حرکات در تصاویر و ویدئوها استفاده می ‌شوند. به عنوان مثال، این فناوری در سیستم ‌های امنیتی برای تشخیص چهره و در خودروهای خودران برای شناسایی موانع به کار می ‌رود.
2. پردازش زبان طبیعی: این شبکه‌ ها در ترجمه متون، تشخیص گفتار، تحلیل احساسات و پاسخ‌گویی به سؤالات کاربرد دارند. برای مثال، دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا از شبکه‌ های عصبی برای درک و پاسخ به دستورات صوتی کاربران استفاده می‌کنند.
3. پزشکی: شبکه های عصبی در تشخیص بیماری ‌ها، پیش‌ بینی نتایج درمان و تحلیل تصاویر پزشکی نقش مهمی ایفا می‌کنند. برای نمونه، در تشخیص تومورها از تصاویر رادیولوژی و پیش ‌بینی شیوع بیماری‌ ها از این فناوری بهره می ‌برند.
4. امور مالی: شبکه ‌های عصبی در پیش ‌بینی بازارهای مالی، ارزیابی ریسک و تشخیص تقلب مورد استفاده قرار می‌گیرند. بانک‌ ها و مؤسسات مالی از این فناوری برای تحلیل داده ‌های بزرگ و تصمیم‌گیری‌ های هوشمند بهره می ‌برند.
5. رباتیک: در کنترل و هدایت ربات ‌ها، به ویژه در محیط ‌های پیچیده و ناشناخته، شبکه‌ های عصبی به کار می‌ روند. این فناوری به ربات ‌ها امکان می ‌دهد تا با یادگیری از محیط، وظایف خود را به صورت خودکار انجام دهند.
6. تشخیص صدا: شبکه ‌های عصبی برای تشخیص الگوهای صوتی، شناسایی گوینده، تشخیص زبان و صدای محیط استفاده می ‌شوند. این کاربردها در سیستم‌ های امنیتی و خدمات مشتری مفید هستند.

انواع شبکه عصبی

شبکه‌ های عصبی می ‌توانند تعداد نامحدودی گره (Node) و لایه (Layer) داشته باشند و نحوه ارتباط بین این گره ‌ها نیز می ‌تواند بسیار متنوع باشد. به همین دلیل، تنوع شبکه‌ عصبی همواره در حال افزایش است. اما به طور کلی، آن ‌ها را می ‌توان در دو دسته اصلی زیر تقسیم کرد:

• سطحی (Shallow Neural Networks): معمولاً فقط یک لایه پنهان دارند. سریع هستند و پردازش کمتری نیاز دارند، اما توانایی حل مسائل پیچیده را ندارند.
• عمیق (Deep Neural Networks): دارای چندین لایه پنهان هستند و می‌ توانند الگوهای پیچیده را شناسایی کنند، اما پردازش بیشتری نیاز دارند.

انواع رایج شبکه ‌های عصبی

1. پرسپترون (Perceptron): اولین شبکه عصبی که در سال 1958 توسط فرانک روزنبلات معرفی شد. این شبکه ساده شامل یک لایه ورودی و یک لایه خروجی است.
2. شبکه ‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks – MLPs): شامل یک یا چند لایه پنهان است و از نورون ‌های سیگموئیدی به ‌جای پرسپترون استفاده می‌کند. این شبکه ‌ها پایه ‌ای برای بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی هستند.
3. شبکه‌ های عصبی کانولوشنی (CNNs): برای تشخیص الگوها در تصاویر طراحی شده ‌اند. از اصول جبر خطی و ضرب ماتریسی برای پردازش داده ‌های تصویری استفاده می‌کنند و در بینایی کامپیوتری کاربرد دارند.
4. شبکه‌ های عصبی بازگشتی (RNNs): دارای حلقه‌ های بازخوردی هستند و اطلاعات را در طول زمان پردازش می‌کنند. از آن‌ ها در پیش ‌بینی داده ‌های سری زمانی مانند پیش ‌بینی بازار بورس و تحلیل زبان گفتاری استفاده می‌ شود.
5. شبکه ‌های عصبی باقی‌ مانده (ResNet): از انتقال مستقیم داده بین لایه‌ ها استفاده می‌کند تا از کاهش دقت در لایه‌ های عمیق جلوگیری کند.

شبکه های عصبی چگونه کار می کنند؟

همانطور که پیش از این اشاره کردیم، شبکه عصبی از مجموعه ‌ای از گره‌ ها (Nodes) تشکیل شده که در سه لایه اصلی زیر سازماندهی شده ‌اند:

1. لایه ورودی (Input Layer): اطلاعات خام را دریافت می‌کند.
2. لایه پنهان (Hidden Layer): داده ‌ها را پردازش و تحلیل می‌کند.
3. لایه خروجی (Output Layer): نتیجه نهایی را ارائه می ‌دهد.

شبکه عصبی می ‌تواند بیش از یک لایه پنهان داشته باشد. هر گره در این لایه ‌ها شامل یک فرمول ریاضی است که متغیرهای آن وزن ‌های متفاوتی دارند. اگر نتیجه این فرمول از یک مقدار مشخص (آستانه) بیشتر باشد، داده ‌ها به لایه بعدی منتقل می ‌شوند، در غیر این صورت پردازش متوقف می‌ شود.

برای درک بهتر، فرض کنید یک شرکت، حسابداری دارد که هزینه‌ های کارکنان را بررسی می‌کند. اگر هزینه کمتر از 1000 دلار باشد، مدیران تأیید می‌کنند و هزینه ‌های بالاتر به سطح بعدی ارجاع داده می ‌شوند. این روند شبیه نحوه پردازش داده در شبکه عصبی است، جایی که اطلاعات مرحله ‌به‌ مرحله بررسی و پردازش می ‌شوند تا به نتیجه نهایی برسند.

تفاوت شبکه عصبی و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) یک مفهوم گسترده است که شامل هر سیستمی می ‌شود که می ‌تواند مانند انسان فکر کند، تصمیم بگیرد یا یاد بگیرد. AI شامل الگوریتم‌ ها، مدل‌ های یادگیری ماشین و شبکه ‌های عصبی است.

(Neural Network) زیرمجموعه ‌ای از یادگیری ماشین و یکی از روش‌ های پیاده‌ سازی هوش مصنوعی است. این مدل از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده و شامل لایه ‌هایی از گره ‌ها (نورون ‌ها) است که داده ‌ها را پردازش و الگوها را شناسایی می‌کنند.

به بیان ساده، هوش مصنوعی یک مفهوم کلی است که شامل روش‌ های مختلفی مانند شبکه عصبی می ‌شود، اما شبکه عصبی یک تکنیک خاص در یادگیری ماشین است که برای تحلیل داده ‌های پیچیده به کار می ‌رود.

تفاوت یادگیری عمیق و شبکه عصبی

معمولا این دو مفهوم به جای هم استفاده می‌ شوند که این موضوع ممکن است باعث سردرگمی شود. بنابراین، باید توجه داشت که واژه “عمیق” در یادگیری عمیق فقط به عمق لایه ‌ها در یک شبکه اشاره دارد. اگر یک شبکه بیش از سه لایه (شامل لایه ‌های ورودی و خروجی) داشته باشد، به آن الگوریتم یادگیری عمیق گفته می‌ شود. اما اگر فقط دو یا سه لایه داشته باشد، یک شبکه عصبی پایه است.

ابزارهای مورد استفاده برای پیاده سازی شبکه عصبی

برای پیاده ‌سازی شبکه‌ های عصبی، ابزارهای مختلفی وجود دارند. معروف ‌ترین این ابزارها شامل TensorFlow و Keras است که هر دو از کتابخانه‌ های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هستند. همچنین، PyTorch یکی دیگر از ابزارهای قدرتمند برای ساخت و آموزش شبکه ‌های عصبی، به‌ ویژه در تحقیق و توسعه است. برای پردازش‌ های پیچیده ‌تر، استفاده از سرورهای گرافیکی (GPU) به دلیل قدرت پردازش بالا اهمیت زیادی دارد. این ابزارها به طراحان شبکه ‌های عصبی این امکان را می ‌دهند که مدل ‌های پیچیده ‌تری را ایجاد و آموزش دهند.

سوالات متداول

منابع: cloudflare.com و ibm.com