شبکه عصبی | کاربرد Neural Network در هوش مصنوعی

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی (Neural Network) یکی از مهم ترین و اصلی ترین مفاهیم در هوش مصنوعی است که به منظور انجام برخی از وظایفی که قبلا توسط انسان انجام می شده، طراحی و توسعه داده شده است. در تعریفی تخصصی تر می توان گفت که شبکه عصبی یک مدل محاسباتی الهام گرفته و مشابه با مغز انسان است که از واحدهای پردازشی کوچک به نام نورون تشکیل می شود. این واحدهای پردازشی یا نورون ها به صورت موازی در کنار یک دیگر قرار گرفته و اطلاعات مورد نیاز را از سایر نورون های دیگر دریافت می کنند. سپس آن ها را پردازش کرده و خروجی آن ها را به سایر بخش های دیگر ارسال می کند. در یک تعریف دیگر نیز می توان گفت که شبکه عصبی به مدلی می گویند که به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا داده ها از روش تفکر و پردازش ذهنی انسان الهام گرفته و آن ها را مورد بررسی قرار می دهد. شبکه های عصبی به چند نوع مختلف تقسیم می شود و هر کدام شامل موارد مهم زیر است:

شبکه عصبی کانولوشن

شبکه عصبی کانولوشن یا Conv NET یا شبکه های پیچشی نوع دیگری از شبکه عصبی هوش مصنوعی است که از قشر بینایی انسان الهام گرفته و قابلیت تشخیص الگوها، و سایر ویژگی های پیچیده در تصاویر را دارد.  

شبکه عصبی بازگشتی

نوع دیگری از شبکه عصبی، شبکه عصبی بازگشتی است که به عنوان یک شبکه عصبی پیشخور نیز تلقی می شود و به یک حافظه داخلی نیز مجهز شده است. شبکه مصنوعی بازگشتی ماهیت بازگشتی دارد و برای هر ورودی ، یک تابع یکسان را اجرا می دهد.

شبکه عصبی ANNs

نوع دیگری از شبکه عصبی هوش مصنوعی، شبکه عصبی ANNs است که از سه لایه اصلی لایه ورودی، خروجی و پنهان تشکیل می شود. هر کدام از لایه ها با عملکرد خاص خود وظیفه خاص و مشخصی دارند. 

بیشتر بخوانید: سرور هوش مصنوعی و سرور گرافیکی | راهنمای خرید و قیمت AI and GPU Server

تاریخچه شبکه های عصبی هوش مصنوعی

تاکنون مطالعات و تحقیقات مختلفی روی شبکه عصبی هوش مصنوعی و انواع آن انجام شده است. طبق بررسی های انجام شده برخی از کارشناسان معتقد هستند که اولین شبکه عصبی مصنوعی توسط دو دانشمند داده به نام های Ernest Ising و Wilhelm Lenz در سال 1925 میلادی طراحی شده است. فعالیت این دو دانشمند بدین صورت بود که یک شبکه عصبی بدون یادگیری طراحی کرده و سپس از آن برای پردازش های مختلف استفاده کردند. در واقع عملکرد این شبکه عصبی به گونه ای بود که از عناصر عصبی استفاده می کرد تا بتواند از ساختار مغز انسان استفاده کند. 

پس از آن در سال 1943 میلادی، وارن مک کالوچ و والتر پیس یک مدل شبکه عصبی دیگر طراحی کردند. مدل شبکه عصبی که این دو نفر طراحی کردند، از نوع محاسبات غیر یادگیری بود. در اواخر دهه 40 میلادی نیز یک دانشمند دیگر به نام D.O.Hebb یک فرضیه بر اساس مکانیزم انعطاف پذیری عصبی ایجاد و مطرح کرد، و پس از آن توانست یک تحول منحصر به فرد و ویژه در شبکه های عصبی و هوش مصنوعی ایجاد کند. پس از آن از این مدل فرضیه HEBBI هنوز هم در برخی از پروژه ها استفاده می شود. 

تفاوت شبکه عصبی با یادگیری عمیق

یکی از ویژگی های جالب در مورد شبکه عصبی این است که برخی کاربران این شبکه را با سایر مدل های یادگیری اشتباه تصور می کنند. مهم ترین تفاوت شبکه عصبی با یادگیری عمیق این است که یادگیری ماشین یک مجموعه از روش ها برای آموزش مدل ها بر اساس داده های مختلف استفاده می کنند. در صورتی که شبکه عصبی یکی از انواع ابزار ماشین یادگیری است که داده ها را به صورت لایه ای و پیچیده پردازش می کند. علاوه بر این، تفاوت دیگر شبکه عصبی با یادگیری عمیق در کاربرد آن ها است. مدل های ساده ماشین یادگیری برای کاربردهای سبک مانند طبقه بندی کردن یا پیش بینی مورد استفاده قرار می گیرد. در صورتی که قدرت تحلیل داده های پیچیده توسط  شبکه های عصبی بیشتر بوده و برای تحلیل نیز استفاده می شود. 

ساختار شبکه عصبی  (Neural Network)

شبکه عصبی به دلیل ساختار خاص و منحصر به فردش، جز یکی از مهم ترین زیر مجموعه ها یا ابزار هوش مصنوعی محسوب می شود. به طور کلی ساختار Neural Network به شرح زیر است:

• نورون مصنوعی 

یکی از اجزای اصلی شبکه عصبی، نورون مصنوعی است که مشابه با نورون های مغز طراحی می شود. عملکرد این نورون ها بدین صورت است که نورون های ورودی را دریافت کرده و سپس روی آن محاسبات مختلف را انجام می دهد و پس از آن نتیجه را به نورون بعدی ارسال می کند. 

• لایه ورودی، پنهان، خروجی 

شبکه های عصبی دارای لایه های مختلفی هستند که به شرح زیر است:

• لایه ورودی: لایه ورودی، داده ها را دریافت می کند. 
• لایه خروجی: نتایج نهایی پردازش ها مانند دسته بندی داده ها و پیش بینی کردن آن ها، به لایه خروجی ارسال می شود. 
• لایه پنهان یا نهان: در لایه پنهان یا نهان عملکرد پردازش اصلی داده ها انجام می شود. 

• وزن‌ ها، بایاس و تابع فعال‌ سازی 

یکی از اجزای دیگر شبکه عصبی، وزن ها، بایاس و تابع فعال سازی است که هر کدام از آن ها عملکرد مشخصی دارند که به شرح زیر است:

• وزن ها: وزن ها میزان اهمیت هر ورودی داده ها را تعیین می کند. 
• بایاس (Bias): از بایاس نیز برای تنظیم کردن انعطاف پذیری مدل ها استفاده می شود. 
• تابع فعال سازی (Activation function): تابع فعال سازی به منظور تعیین کردن فعال یا غیر فعال بودن خروجی مورد استفاده قرار می گیرد. 

• الگوریتم ‌های آموزش شبکه عصبی 

برای آموزش دادن شبکه های عصبی هوش مصنوعی بر اساس کاربرد و ویژگی های خاصی که دارد، از یک نوع الگوریتم آموزش استفاده می شود. از جمله بهترین الگوریتم های آموزش شبکه مصنوعی می توان به موارد مختلف زیر اشاره کرد:

• گرادیان نزولی و بهینه ‌سازی

یکی از الگوریتم های آموزش شبکه عصبی مصنوعی، گرادیان نزولی و بهینه سازی است جز رایج ترین الگوریتم ها نیز محسوب می شود. از این الگوریتم برای کم کردن خطاهای شبکه استفاده می شود. همچنین وزن ها به صورت مرحله ای تنظیم شده و مدل دقیق تر خواهد بود. 

• بک‌ پراپگیشن 

یک الگوریتم دیگر شبکه عصبی، Backpropagation (بک پراپگیشن) است که قابلیت محاسبه کردن خروجی شبکه را بر عهده دارد و آن ها را به عقب بر می گرداند تا وزن آن ها اصلاح شود. 

• توابع فعال ‌سازی معروف

برای بهبود عملکرد شبکه های عصبی از توابع فعال سازی معروفی استفاده می شود که بهترین آن ها به شرح زیر است:

• ReLU

تابع ReLU یک تابع فعال سازی سریع و کاربردی در شبکه های عمیق است.

• Sigmoid

از این تابع فعال سازی برای استفاده از خروجی های احتمالی استفاده می شود. 

• Soft max

از تابع soft max برای دسته بندی چند کلاسه شبکه های عصبی استفاده می شود. 

بیشتر بخوانید: شبکه عصبی کانولوشن | معرفی Convolutional Neural Network

انواع شبکه های عصبی و معماری آن‌ ها

همان طور که در ابتدای مقاله هم ذکر شد، شبکه های عصبی هر کدام دارای لایه ها و نورون های عصبی مختلفی هستند که وظیفه انتقال اطلاعات را بر عهده دارند. همچنین نکته مهمی که در مورد شبکه های عصبی مختلف وجود دارد، این است که محدودیتی در تعداد لایه ها و گره های موجود در یک شبکه عصبی وجود ندارد. بدین صورت که هر کدام از لایه ها می توانند با شکل های مختلفی با یک دیگر تعامل و ارتباط داشته باشند. بنابراین امروزه شاهد رشد و گسترش انواع شبکه های عصبی هستیم و انواع شبکه های عصبی شامل موارد مهم و مختلف زیر هستند:

• شبکه های عصبی هوش مصنوعی کم عمق

شبکه های عصبی هوش مصنوعی کم عمق صرفا دارای یک لایه پنهان هستند و  جز شبکه های عصبی سریع نیز محسوب می شوند. به همین دلیل این نوع شبکه به قدرت پردازش کم تری نیز نیاز دارد. اما ویژگی و تفاوت عمده آن ها با هوش مصنوعی عمیق این است که قابلیت و توانایی بالایی برای انجام وظایف پیچیده ندارند. از جمله شبکه های عصبی هوش مصنوعی کم عمق می توان به موارد مختلف زیر اشاره کرد:

• Perceptron

شبکه عصبی Perceptron یا (پرسپترون)، جز شبکه های عصبی ساده و کم عمق محسوب می شود که یک لایه ورودی و یک لایه خروجی دارد. به همین دلیل شبکه عصبی Perceptron جز شبکه های ساده و قدیمی محسوب می شود. نحوه کار این شبکه عصبی بدین صورت است که تعداد ورودی ها را دریافت کرده ، آن ها را تجمیع می کند. سپس تابع فعال سازی روی آن ها فعال خواهد شد و سپس لایه خروجی را به آن ارائه می کند. 

• Multilayer perceptron

استفاده از شبکه مصنوعی Multilayer perceptron باعث افزایش پیچیدگی لایه پرسترون می شود و یک لایه پنهان نیز به آن می افزاید. این شبکه دارای سه لایه مختلف به نام لایه ورودی، لایه نهان و لایه خروجی است. از خروجی های لایه ورودی، به عنوان ورودی های لایه های بعدی (لایه های نهان) استفاده می شود. 

• Feed-forward

نوع دیگری که از شبکه عصبی، شبکه Feed-forward یا پیش خور است که فقط به گره های خود اجازه می دهد تا اطلاعات لایه های خود را به جلوتر هدایت کرده و انتقال دهند. بدین صورت که این شبکه اطلاعات مختلف را از یک طرف و یک جهت از طریق گره های ورودی منتقل می کند تا به لایه خروجی برسد. این نوع شبکه عصبی ممکن است دارای لایه های نهانی باشد یا نباشد که به تفسیر عملکرد بهتر آن ها کمک می کند. از مدل محاسباتی شبکه Feed-forward  که جز مدل های ANN محسوب می شود، در فناوری های مختلف مانند تشخیص چهره و بینایی کامپیوتری استفاده می شود. 

• Recurrent

شبکه عصبی Recurrent یا مکرر به عقب می روند و به خروجی آن ها نیز اجازه می دهد تا روی ورودی گره های دیگر تاثیر بگذارند. یکی از ویژگی های مهم این شبکه این است که دارای یک ماهیت پیچیده به نام RNNهستند که وجود آن ها باعث می شود تا لایه های خروجی، گره های پردازش شده را ذخیره کرده و سپس نتیجه آن را به مدل اصلی برگرداند. پس از آن مدل یاد می گیرد که نتیجه یک لایه را طبق مدل پیش بینی کند. شبکه عصبی Recurrent با منتشر کردن اطلاعات به صورت رو به جلو، مانند یک شبکه پیش خور فعالیت خود را شروع می کند و اما پس از این که اطلاعات به پایان رسید، اطلاعات پردازش شده برای استفاده مجدد در آینده مورد استفاده قرار می گیرد. یکی از ویژگی های جالب این شبکه عصبی بدین صورت است که اگر پیش بینی شبکه اشتباه باشد، سیستم آن خود آموخته خواهد شد و سپس به کار خود برای پیش بینی صحیح برای ادامه انتشار اطلاعات ادامه می دهد. 

• Modular

شبکه عصبی Modular (مدولار) دو یا چند شبکه عصبی را برای رسیدن به خروجی مورد نظر ترکیب کرده و شامل چند شبکه مختلف است. هر کدام از شبکه ها به صورت جداگانه از یک دیگر کار می کنند و در طول فرایند محاسبات، هیچ ارتباطی با یک دیگر ندارند یا فعالیت آن ها با یک دیگر تداخلی نیز ندارد. بنابراین فرایندهای محاسباتی پیچیده یا بزرگ را با کارایی بیشتر و بهتری می توان انجام داد. 

• Radial basis Networks

شبکه عصبی Radial basis Networks یا پیش خور FF از یک تابع شعاعی Radial basis Networks به جای تابع لجستیک برای تابع سازی خود استفاده می کند. عملکرد توابع شعاعی بدین صورت است که به این پاسخ می دهد که چقدر از هدف دور هستیم؟ بنابراین از این شبکه عصبی می توان برای تخمین زدن توابع و کنترل ماشین نیز استفاده کرد. 

• Liquid state machine 

یک نوع دیگر از شبکه های مصنوعی که دارای حالت مایع هستند، شبکه Liquid state machine نام دارند و گره های آن ها به صورت تصادفی با یک دیگر متصل می شوند.

• Residual

در شبکه عصبی Residual به داده ها اجازه داده می شود که از طریق فرایند نگاشت هویت، خروجی لایه های اولیه را با خروجی لایه های بعدی ترکیب کرد. مدل این شبکه بدین صورت است که به شبکه ها اجازه می دهد تا از لایه های خاص عبور کنند. از این شبکه عصبی برای بخش بندی معنایی استفاده می شود. 

• Convolutional neural networks (CNN)

یکی از مدل های محبوب در شبکه عصبی، مدل Convolutional neural networks (CNN) است که از تنوع پروستپرون های چند لایه ای استفاده می کند. این شبکه عصبی دارای یک یا چند لایه کونولوشن است که به صورت کامل به یک دیگر متصل می شوند. عملکرد این لایه ها بدین صورت است که کمک می کند تا ناحیه ای از تصاویر به یک دیگر متصل شوند. بنابراین از این شبکه عصبی برای تشخیص تصویر ، تشخیص پارافراسی، پردازش سیگنال و طبقه بندی تصاویر استفاده می شود.

کاربرد شبکه عصبی در بخش های مختلف

• شبکه های عصبی در دنیای واقعی و برای پردزاش داده های مختلف و متنوع مانند شناسایی و تشخیص چهره، شناسایی اشیا، و همچنین پردازش تصاویر به ویژه در GPU Server، و در صنایع مختلفی نظیر صنعت پزشکی ، ورزش و … استفاده می شود. علاوه بر این، در بسیاری از مورد از شبکه عصبی برای ابزارهای مختلف مانند google translate و سایر ابزارهای ترجمه استفاده می گردد. همچنین سایر کاربردهای Neural Network به شرح زیر است:
• پردازش زبان طبیعی: خلاصه کردن متن، پاسخ به سوالات کاربران، تجزیه و تحلیل احساسات کاربران 
• صنعت پزشکی: تشخیص بیماری، تصویر برداری در پزشکی، تشخیص و کشف دارو، و صنایع مالی: پیش بینی کردن بازار سهام، ارزیابی ریسک، و شناسایی و پیش بینی تقلب در بازار مالی
• صنعت حمل و نقل: کنترل ترافیک، بهینه سازی مسیر 
• صنایع بازاریابی: توصیه و معرفی تبلیغات، تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، هدف گرفتن تبلیغات 

بیشتر بخوانید: بهترین کارت گرافیک برای هوش مصنوعی

مزایا و محدودیت های Neural Network 

در پاراگراف های بالاتر به صورت مفصل به معرفی انواع شبکه های عصبی و عملکرد خاص هر کدام پرداخته شد. با این وجود به صورت تخصصی تر می توان گفت که استفاده از Neural Network مزایای مختلفی در هوش مصنوعی دارد که به شرح زیر است:

• قابلیت پردازش موازی به صورت همزمان

یکی از مهم ترین مزایای استفاده از شبکه مصنوعی این است که امکان انجام چند پردازش و چند کار به صورت همزمان و در یک زمان وجود دارد.

• قابلیت ذخیره سازی اطلاعات در کل شبکه

مزیت دیگر استفاده از شبکه عصبی این است که اطلاعات را می توان به جای ذخیره کردن در یک پایگاه داده، در کل شبکه ذخیره کرد. بنابراین در صورتی که مقدار کمی از داده ها ناپدید شود، کل مدل به فرایند خود ادامه می دهد. 

• توانایی یادگیری مدل خطی

با استفاده از شبکه عصبی امکان یادگیری و مدل سازی روابط خطی و پیچیده به مدل سازی روابط دنیای واقعی بین ورودی و خروجی داده نیز وجود دارد. این ویژگی به فرایند تحلیل و پاسخ به سوالات کاربران با استفاده از ai کمک زیادی می کند. 

• عدم متوقف شدن خروجی

یکی دیگر از ویژگی های منحصر به فرد Neural Network این است که با تحمل خطا ارائه می شود و به همین دلیل خرابی یا خطای یک یا چند سلول از ANN تولید خروجی متوقف نخواهد شد. 

• عملکرد خوب در تقسیم بندی

ویژگی مثبت و ویژه دیگر شبکه عصبی این است که عملکرد بسیار خوبی از طریق پردازش داده ها، مرتب سازی و طبقه بندی آن ها دارند. 

• پیش بینی خروجی های دیده نشده

شبکه های عصبی توانایی و قابلیت بسیار خوبی در تعمیم و استنتاج داده های دیده نشده دارند، به همین دلیل می توانند با سرعت و دقت خوبی خروجی های دیده نشده را پیش بینی کنند.

• تصمیم گیری بر اساس مشاهدات

مزیت دیگر استفاده از شبکه عصبی این است که تصمیمات مبتنی بر مشاهده ماشین یادگیری صورت می گیرد. به همین دلیل داده ها می توانند از رویدادها درس بگیرند و سپس بر اساس مشاهدات تصمیم گیری کنند. 

استفاده از شبکه عصبی مصنوعی با وجود مزایا و ویژگی های مثبتی که دارند، اما معایب و محدودیت های آن نیز قابل بررسی و مهم است. از جمله مهم ترین محدودیت های Neural Network  می توان به موارد مهم زیر اشاره کرد:

• فقدان قوانین برای تعیین ساختار شبکه

یکی از مهم ترین معایب استفاده از Neural Network این است که قوانین مشخص و دقیقی برای تعیین ساختار شبکه عصبی به ویژه در چت بات های سازمانی وجود ندارد. بنابراین معماری شبکه عصبی فقط از طریق آزمون ، خطا و تجربه ، دانش خود را افزایش داده و از خطا کردن خود جلوگیری می کند. 

• نیاز به پردازنده قوی

شبکه های عصبی برای انجام پردازش های موازی به پردازنده های قوی نیاز دارند. در نتیجه می توان گفت که شبکه عصبی به سخت افزار وابسته خواهند بود.

• استفاده از اطلاعات عددی

محدودیت و عیب دیگر استفاده از شبکه عصبی این است که این شبکه ها با استفاده از اطلاعات عددی کار می کنند، بنابراین تمام مسائل باید قبل از ارائه شدن به شبکه عصبی هوش مصنوعی، باید به مقادیر عددی ترجمه شوند. 

• عدم توضیح مشخص

یکی دیگر از معایب دیگر شبکه عصبی این است که توضیح مشخصی در پشت راه حل های کاوشگر وجود ندارد. بنابراین در توضیح چرایی یا چگونگی راه حل ها عملکرد خوبی نخواهند داشت و این فرایند باعث عدم اعتماد به شبکه می شود. 

نحوه آزمون و خطا در شبکه عصبی مصنوعی (آموزش شبکه عصبی)

یکی از ویژگی های جالب و مثال زدنی در مورد شبکه عصبی هوش مصنوعی، در مورد عملکرد خاص آن ها در نحوه انجام آزمون و خطا و آموزش دادن شبکه های عصبی مختلف است. شبکه های عصبی به عنوان ارتباط بین دو نورون محسوب می شوند و توسط آن ها مسیر جریان اطلاعات نشان داده می شود. بنابراین طبق این ساختار می توان گفت که هر کدام از اتصال ها یک وزن و یک عدد صحیح دارند که سیگنال بین دو نورون را کنترل می کند. بنابراین در صورتی که شبکه عصبی خروجی خوب یا مطلوب تولید و ایجاد کند، احتیاجی به تنظیم کردن وزن نیست. اما در صورتی که شبکه یک خروجی نا مطلوب یا ضعیف تولید کند، لازم است که وزن ها تغییر کند تا نتایج بعدی بهبود یابد. این فرایند که همان آموزش شبکه عصبی است، در مراحل مختلف زیر انجام می شود. 

• پیش‌ پردازش داده

قبل از آموزش دادن شبکه، داده های ورودی آن باید پیش پردازش داده شود تا برای ورود به شبکه شکل مناسبی داشته باشد. این فرایند شامل اسکیلینگ (تغییر مقیاس داده ها)، نرمالیزه سازی (تبدیل داده ها به مقادیر معیاری)، و شفاف سازی داده (حذف کردن داده های اضافه یا نا مرتبط) است.

• انتخاب معماری شبکه

با توجه به مسئله مورد بررسی، معماری مناسبی برای شبکه باید انتخاب شود. فرایند انتخاب معماری بر اساس معیارهای مختلفی مانند تعداد لایه ها، نوع لایه ها (لایه های پیچشی، لایه های عصبی بازگشتی و …) ، اندازه نورون ها، تعداد نورون ها، و … در هر لایه تعیین می شود. 

• تعیین تابع هدف

مرحله بعدی در آموزش شبکه عصبی، تعیین تابع هدف است که به عنوان یک معیار مهم برای اندازه گیری عملکرد شبکه محسوب می شود. اندازه گیری عمکلرد شبکه با توابع مختلفی مانند خطای میانگین مربعات (MSE)  برای انجام مسائل رگرسیون و تابع خطاهای دسته ‌ای مانند cross-entropy برای مسائل مربوط به طبقه ‌بندی صورت می گیرد. 

• پس ‌انتشار خطا (Backpropagation)

فرایند پس انتشار خطا شامل محاسبه کردن خطا و سپس انتقال آن از لایه های خروجی به لایه های ورودی و پس از آن به روز رسانی کردن این اطلاعات و داده ها بر حسب گرادیان این هدف صورت می گیرد. 

• تنظیم پارامترها

در این مرحله از آموزش شبکه عصبی، پارامترهای مختلف از جمله نرخ یادگیری، نوع بهینه ساز، و تعداد دورهای آموزش و … تنظیم می گردد. 

• آموزش با دسته‌ بندی

در این مرحله نیز داده ها به دسته های کوچک تری تقسیم می شوند و شبکه نیز بر اساس این داده ها آموزش داده می شود. در واقع این فرایند به منظور بهبود عملکرد شبکه و همچنین جلوگیری از بیش برازش انجام می شود. 

• ارزیابی عملکرد

پس از آموزش دادن شبکه عصبی و طی کردن مراحل ذکر شده، عملکرد شبکه مورد نظر روی داده های ارزیابی مورد بررسی قرار می گیرد تا دقت و کارایی شبکه مشخص شود. 

تفاوت و شباهت های NN با شبکه عصبی مغز انسان

همان طور که در ابتدای مقاله هم ذکر شد، شبکه عصبی هوش مصنوعی با الهام گرفتن از عملکرد مغز انسان طراحی و توسعه داده شده است. بنابراین طبق بررسی های انجام شده می توان گفت که شبکه عصبی مغاز انسان با NN تفاوت ها و شباهت های مختلفی دارد که در ادامه این مطلب به بررسی کامل این موضوع می پردازیم. شباهت های NN با شبکه عصبی مغز انسان شامل موارد مهم زیر است:

• مغز انسان و شبکه عصبی هوش مصنوعی هر دو از نورون ها که به عنوان واحد پردازش اصلی هستند، تشکیل شده اند.
• نورون ها در هر دو شبکه عصبی مغز و هوش مصنوعی، با استفاده از اتصالاتی به نام سیناپس به یک دیگر متصل شده اند. 
• هر دو شبکه عصبی مشابه با یک سیستم از طریق قابلیت تغییر قدرت اتصالات نورون ها، قابلیت یادگیری دارند. 

علاوه بر شباهت های ذکر شده در مورد شبکه عصبی هوش مصنوعی و شبکه عصبی مغز انسان، این دو سیستم تفاوت هایی نیز با یک دیگر دارند که به شرح زیر است:

• با وجود رشد و پیشرفت در شبکه های عصبی، مغز انسان هنوز بسیار پیچیده تر از هر نوع شبکه عصبی است. 
• مصرف انرژی مغز انسان بسیار بهینه تر و کم تر از شبکه عصبی مصنوعی است.
• مغز انسان قابلیت تطبیق پذیری بیشتری با شرایط جدید، یادگیری وظایف جدید و مشخص، انعطاف پذیری بیشتر در مقایسه با شبکه عصبی مصنوعی دارد. 

جمع بندی

در این مطلب به صورت کامل و جامع به بررسی یکی از مهم ترین مفاهیم هوش مصنوعی به نام شبکه عصبی، عملکرد، مراحل آموزش و کاربردهای مختلف آن پرداخته شد. طبق بررسی های انجام شده از اانواع شبکه های عصبی می توان برای پردازش تصاویر، ارسال سیگنال و حتی صنایع مهم و حساس مانند صنعت پزشکی، حمل و نقل و حوزه مالی و … استفاده کرد. 

سوالات متداول

مهم ترین کاربردهای شبکه عصبی در هوش مصنوعی چیست؟

از این مفهوم مهم می توان برای پردازش تصاویر، تشخیص صدا، تحلیل کردن داده های پزشکی، ترجمه زبان های مختلف، تفسیر داده ها و … استفاده کرد. 

شبکه عصبی همان هوش مصنوعی است؟

خیر. هوش مصنوعی یک شاخه از علم علوم کامپیوتر است که روی ایجاد و مطالعه ماشین های جدید تمرکز دارد؛ در صورتی که شبکه عصبی یک نوع سیستم از گره های مصنوعی محسوب می شود.

هدف اصلی طراحی و توسعه شبکه های عصبی چیست؟

این مفهوم به منظور یادگیری روابط پیچیده بین داده های، ورودی و خروجی جهت پیش بینی، دسته بندی یا تصمیم گیری خودکار طراحی و توسعه داده شده است. 

فرایند یادگیری شبکه عصبی چگونه است؟

شبکه های عصبی با استفاده از یک الگوریتم به نام پس انتظار خطا، و سپس به روز رسانی کردن وزن ها برای پیش بینی کردن خطا یاد می گیرد که چگونه عملکرد تحلیل را انجام دهد. 

شبکه عصبی مصنوعی (ANN)  چیست؟

این نوع شبکه عصبی یک نوع شبکه پایه است که از طریق چند لایه پردازش کردن داده ها را تحلیل و آنالیز کرده و سپس از آن برای حل کردن مسائل ساده تا متوسط استفاده می شود. 

وظیفه و نقش تابع فعال ‌سازی (Activation Function) ) چیست؟

عملکرد این تابع بدین صورت است که تصمیم می گیرد آیا خروجی هر نورون عصبی فعال شود یا خیر؟ سپس باعث ایجاد یک رفتار غیر خطی در شبکه می شود. 

اهمیت نیاز به استفاده و وجود داده های زیاد در شبکه های عصبی چیست؟

چون شبکه های مختلف هر کدام تعداد پارامترهای زیادی دارند و همچنین برای یادگیری درست و بهینه الگوها به حجم زیدی از داده ها نیاز دارد تا آموزش ببیند.

شبکه عصبی عمیق با شبکه ساده و معمولی چه تفاوتی دارد؟

شبکه های عصبی عمیق دارای چند لایه پنهان یا نهان است و به همین دلیل قابلیت و قدرت بیشتری در یادگیری الگوهای پیچیده تر نیز دارد. در صورتی که شبکه های ساده با داده های کم تر هم عملکرد خوب و قابل قبولی دارند. 

کاربرد شبکه عصبی مصنوعی برای پردازش زبان طبیعی (NLP)  چگونه است؟

از شبکه های عصبی برای چت بات های سازمانی ک نیاز به آموزش و تحلیل داده دارند، همچنین برای ترجمه، خلاصه کردن متن، تشخیص احساساتو … مورد استفاده قرار می گیرد. 

آیا Neural Network همیشه دقت و کیفیت بالایی در عملکرد دارد؟

خیر. دقت شبکه ها به کیفیت داده ها، نحوه و نوع تنظیم پارامترها، و نوع معماری شبکه بستگی دارد.