۱۰ حقیقت شگفت انگیز در مورد شبکه های عصبی مصنوعی

به گزارش ایسنا و به نقل از آی‌ای، برای طراحی شبکه‌های عصبی که لایه‌های آن هستند و از گره‌های به هم پیوسته به نام نورون‌های مصنوعی ساخته شده و از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است.

یک شبکه عصبی شامل یک لایه ورودی است که در آن ارائه می شود. همچنین یک یا چند لایه پنهان که محاسبات را انجام می‌دهند و یک لایه خروجی که نتیجه یا پیش‌بینی نهایی را تولید می‌کند.

در این ساختار، هر ارتباط بین نورونها دارای ارزش است. این ارزش‌ها به صورت پویا در طول تمرین تنظیم می‌شوند و عملکرد شبکه را بهینه می‌کنند.

اکنون به ۱۰ جنبه جذاب شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌پردازیم. همه این موارد ممکن است شما را شگفت زده نکند، اما مطمئن باشید که شما را در مورد این سیستم‌های قابل توجه از پیچیدگی‌ها و لایه‌هایی از پیچیدگی و نوآوری می‌سازد که باعث می‌شود موارد مورد توجه قرار گیرد.

۱. منشأ شبکه عصبی مصنوعی به دهه ۱۹۴۰ برمی‌گردد

آنچه الهام‌بخش ساخت شبکه‌های عصبی مصنوعی بوده است را در دهه‌های ۴۰ و ۱۹۵۰ جستجو کرد، زمانی که مککالوچ (Warren McCulloch)، فیزیولوژیست عصبی، و والتر پیتس (Walter Pitts)، منطق‌دان، پژوهش بنیادی خود را در مقاله‌های ۱۹۴۳ با عنوان عنوان کرد. «حساب منطقی ایده‌های ماندگار در فعالیت‌های عصبی» ارائه شد.

در سال ۱۹۵۸، یک روانشناس به نام فرانک روزنبلات(Frank Rosenblatt)، پرسپترون را ایجاد کرد. پرسپترون یک شبکه عصبی ساده برای تشخیص الگو است. پرسپترون گام مهمی در توسعه شبکه عصبی بود، زیرا پتانسیل ماشین‌ها از تجربه را نشان می‌داد.

با این حال، شور و شوق حول موضوعی است که در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ به دلیل محدودیت‌ها در رابطه با قابلیت‌های پرسپترون کاهش می‌یابد و در دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ پیشرفت‌هایی در قدرت محاسباتی و توسعه الگوریتم‌های پس‌انداز برای آموزش شبکه‌ها، شبکه‌های مورد توجه عصبی در ۱۹۹۰ بود. قرار دادن.

مردانی مانند جفری هینتون(Geoffrey Hinton), یان لیکان(Yann LeCun) و یوشوا بنجیو(Yoshua Bengio) نقشی اساسی در احیای این رشته ایفا کردند و در توسعه روش‌های خصوصی و نشان دادن اثربخشی شبکه‌های عصبی در کاربردهای مختلف مشارکت دارند.

۲. الهام گرفتن از مغز

طرح ساختار نورونهای مصنوعی از ساختار نورونهای زیستی الهام گرفته شده است.

هر نورون علمی را می‌کند، آن‌ها را پردازش می‌کند و خروجی‌های مشابه همنوع زیستی خود می‌کند. «سیگنال» در یک اتصال، یک عدد واقعی است و خروجی هر نورون توسط یک غیر خطی از مجموع ورودی‌های آن تعیین می‌شود.

پیوندهایی که لبه نامیده می‌شوند، نقش حیاتی در این روند بازی می‌کنند. این لبه‌کندها معمولاً ارزش‌های قابل تنظیمی دارند که در طول مسیر تغییر می‌کنند. سازگاری این ارزش‌دهی برای قدرت سیگنال‌ها در ارتباط با تأثیرگذار است که مشابه شکل‌پذیری سیناپسی مشاهده شده در مغزهای زیستی است.

عواملی که نورون‌های مغز می‌توانند برای انتقال سیگنال از نشان‌دهنده خود، نورون‌های مصنوعی ممکن است مکانیسمی مشابه را در خود جای دهند. به این ترتیب، کنترل تنها در تصویری ارسال می‌شود که ترکیبی، از یک آستانه از پیش تعریف‌شده فراتر رود و مکانیسمی موسوم به یک انتخابی را که در نورون‌های زیستی دیده می‌شود، شبیه‌سازی کند.

۳. آنها می‌توانند دارای قابلیت‌های نورون و تریلیون‌ها باشند

با افزایش عمق یک شبکه عصبی، تعداد نورون‌ها و اتصالات مصنوعی نیز افزایش می‌یابد. در کاربردهایی مانند پردازش‌های زبان‌های طبیعی (NLP)، این شبکه‌ها می‌توانند از نورون‌های مصنوعی استفاده کنند که بر روی گیرنده‌هایی که هر کدام در قدرت محاسباتی شبکه سهیم هستند، هستند.

در شبکه‌های عصبی در بزرگ، لبه‌ها یا اتصالات نورون‌ها می‌توانند به تریلیون‌ها برسند. این مهم از نورون‌ها و اتصالات، شبکه‌های عصبی را قادر می‌سازد تا وظایف را انجام دهند و حجم وسیعی از اطلاعات را به طور همزمان پردازش کنند.

۴. به درک زبان کمک می‌کنند

زبان‌های طبیعی (NLP)، زیرمجموعه‌های قابل توجه از شبکه‌های عصبی، بر توان ساخت ماشین‌ها برای درک، تفسیر و پاسخ به زبان انسان به روشی معنادار و مرتبط است. این فناوری کارآمد از چت‌بات‌های گرفته‌شده تا خدمات ترجمه یکپارچه زبان را انجام می‌دهد.

شبکه‌های عصبی بازگشتی(RNN) در قلب وظیفه پردازش زبان قرار دارند و با حافظه خود به فرد خود متمایز می‌شوند. این ویژگی را قادر می‌سازد تا اطلاعات مربوط به ورودی‌های قبلی را حفظ کنند و عملکردی مشابه حافظه انسان داشته باشند.

در زمینه پردازش زبان‌های طبیعی، این ابزار قابل استفاده است که به شبکه اجازه می‌دهد تا زبان را به روشی متوالی و آگاهانه از متن پردازش و تفسیر کند. ادغام حافظه در شبکه‌های عصبی بازگشتی به مبتکرانه شبکه‌های عصبی را در تقلید و تقویت پردازش زبان توسط ماشین‌ها نشان می‌دهد.

۵. آنها می‌توانند خالق هنر باشند

فراتر از وظایف زبانی، شبکه‌های عصبی همچنین قادر به خلق هنر هستند. مدل‌های تولیدی، شبکه‌های مولد دشمن‌گونه (GAN)، ساختارهایی هستند که برای تولید نمونه‌های جدید و واقعی داده‌های الگوها و ساختارهای زیربنایی با استفاده از مجموعه داده‌های موجود، طراحی شده‌اند.

این شبکه‌های عصبی می‌توانند علاوه بر خروجی متنی موسیقی و هنر خلق کنند. فعل و انفعالات بین اجزای سازنده این شبکه به آن اجازه می‌دهد تا خروجی‌ها را به طور مداوم اصلاح کند و در واقع به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا یاد بگیرد که چگونه هنر خلق کند. یکی از نمونه‌های قابل توجه DALL-E متعلق به شرکت اُپن ای‌آی OpenAI است که تصاویر آن را به قدری چشمگیر تولید می‌کند که در نمایشگاه‌های هنری به نمایش گذاشته می‌شود.

۶. در تشخیص الگو و پردازش موازی بهترین هستند

شبکه های عصبی در الگوهای پیچیده برتری دارند و این موضوع را قادر می سازند تا اطلاعات را به شیوه هایی برنامه نویسان سنتی که به راحتی نمی توانند به آن دست یابند، شناسایی کنند و دسته بندی کنند.

شبکه‌های عصبی می‌توانند اطلاعات را به صورت موازی پردازش کنند و به طور مستقیم از طریق تجربه پیدا کنند، در حالی که در برنامه‌نویسی سنتی، به صورت متوالی پردازش می‌شوند. در این شبکه‌ها، محاسبات به طور همزمان انجام می‌شود و پردازش اطلاعات را تا حد زیادی افزایش می‌یابد.

۷. کاربردهای بسیار متنوع

شبکه‌های عصبی در حال حاضر نفوذ خود را از حوزه‌های معمولی برده‌اند و تطبیق‌پذیری قابل‌توجهی را در کاربردهای متنوع به نمایش گذاشته‌اند.

در بخش مالی، شبکه‌های عصبی برای افزایش امنیت استفاده از می‌گیرند. در بخش مراقبت‌های بهداشتی، شبکه‌های عصبی داده‌های پزشکی پیچیده را برای کمک به شناسایی تشخیص و تحلیل می‌کنند. در بخش بازی‌های رایانه‌های نیز شبکه‌های عصبی در شبیه‌سازی رفتار شخصیت‌ها به کار می‌آیند. شبکه‌های عصبی به ایجاد محیط‌های بازی فراگیرتر و پویاتر کمک می‌کنند.

۸. شبکه‌های عصبی عملکرد مرموزی دارند

با توجه به کاربرد آنها، دقیقاً این است که چرا و چگونه شبکه‌های عصبی تا این حد فاصل عمل می‌کنند، هنوز تا حدی برای یک ناشناخته باقی مانده است. شبکه های عصبی را به شکل یک جعبه سیاه در نظر بگیرید. ما یک ورودی به آن می‌دهیم و یک خروجی دریافت می‌کنیم. با این حال، ما دقیقا نمی‌دانیم که چگونه به این خروجی دست یافته‌ایم.

در حالی که ما اصول اساسی هدایت کننده عملکرد شبکه‌های عصبی را می‌فهمیم، چالشی که چرا محاسبات به چنین نتایجی منجر می‌شود. در عمل، شبکه‌های ارتباط مستقیم بین ورودی‌ها و خروجی‌ها نشان نمی‌دهند. اثربخشی آنها، همه مشهود است، اما در سطحی از پیچیدگی عمل می‌کنند که آن را به چالش می‌کشد.

۹. آنها مستعد حمله هستند

شبکه‌های عصبی به توانایی‌شان، در برابر عملکرد متخاصم آسیب‌پذیر هستند. چنین عملیاتی با بررسی بر روی شبکه‌های عصبی به تغییرات کوچک در داده‌های ورودی انجام می‌شود. تغییرات به ظاهر نامحسوس می‌توانند خطاهای غیرمنتظره‌ای را در پیش‌بینی‌های شبکه ایجاد کنند. این آسیب پذیری قوی برنامه دفاعی را برای برنامه های کاربردی شبکه عصبی نشان می دهد.

۱۰. توپ‌شناسی‌های گوناگون برای شبکه‌های‌عصبی وجود دارد

توپولوژی یا ساختارهای موجود از شبکه‌های عصبی وجود دارد که هر کدام از کاربردهای خاصی دارند. این تنوع، شبکه‌های سازگاری، عصبی را نشان می‌دهد هر توپولوژی به عنوان یک ابزار تخصصی عمل می‌کند و قابلیت‌های تاثیرگذاری این مدل‌های محاسباتی را در مقابله با وظایف بی‌شمار آنها نشان می‌دهد. موارد زیادی در مورد شبکه‌های عصبی نمی‌دانیم. اما یک چیز را مطمئنا می‌دانیم و این است که آنها نقشی حیاتی در شکل دادن ماشینی دارند.

انتهای پیام