الشبكة العصبية
الشبكة العصبية هي مجموعة من الوحدات المترابطة تسمى الخلايا العصبية التي ترسل إشارات إلى بعضها البعض. يمكن أن تكون الخلايا العصبية إما خلايا بيولوجية أو نماذج رياضية . في حين أن الخلايا العصبية الفردية بسيطة، فإن العديد منها معًا في شبكة يمكنها أداء مهام معقدة. هناك نوعان رئيسيان من الشبكات العصبية.
- في علم الأعصاب ، الشبكة العصبية البيولوجية هي بنية مادية موجودة في الأدمغة والأنظمة العصبية المعقدة - وهي مجموعة من الخلايا العصبية المتصلة بواسطة المشابك .
- في التعلم الآلي ، الشبكة العصبية الاصطناعية هي نموذج رياضي يستخدم لتقريب الوظائف غير الخطية . تُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية لحل مشكلات الذكاء الاصطناعي .
في علم الأحياء
في سياق علم الأحياء، الشبكة العصبية هي مجموعة من الخلايا العصبية البيولوجية المتصلة كيميائيًا ببعضها البعض عن طريق المشابك . يمكن توصيل خلية عصبية معينة بمئات الآلاف من المشابك. [1] ترسل كل خلية عصبية وتستقبل إشارات كهروكيميائية تسمى إمكانات الفعل إلى جيرانها المتصلين. يمكن للخلية العصبية أن تلعب دورًا مثيرًا ، حيث تعمل على تضخيم ونشر الإشارات التي تتلقاها، أو دورًا مثبطًا ، حيث تقمع الإشارات بدلاً من ذلك. [1]
تُسمى مجموعات الخلايا العصبية المترابطة الأصغر من الشبكات العصبية بالدوائر العصبية . وتُسمى الشبكات المترابطة الكبيرة جدًا بالشبكات الدماغية واسعة النطاق ، ويشكل العديد منها معًا الأدمغة والأنظمة العصبية .
تنتقل الإشارات التي تولدها الشبكات العصبية في الدماغ في النهاية عبر الجهاز العصبي وعبر الوصلات العصبية العضلية إلى خلايا العضلات ، حيث تتسبب في الانقباض وبالتالي الحركة. [2]
في التعلم الآلي
في التعلم الآلي، الشبكة العصبية هي نموذج رياضي اصطناعي يستخدم لتقريب الوظائف غير الخطية. في حين كانت الشبكات العصبية الاصطناعية المبكرة عبارة عن آلات مادية، [3] إلا أنها اليوم تُنفَّذ دائمًا تقريبًا في البرامج .
عادةً ما يتم ترتيب الخلايا العصبية في الشبكة العصبية الاصطناعية في طبقات، حيث تنتقل المعلومات من الطبقة الأولى (طبقة الإدخال) عبر طبقة وسيطة واحدة أو أكثر ( الطبقات المخفية ) إلى الطبقة النهائية (طبقة الإخراج). [4] إن "الإشارة" المدخلة لكل خلية عصبية هي رقم، وتحديدًا تركيبة خطية لمخرجات الخلايا العصبية المتصلة في الطبقة السابقة. يتم حساب الإشارة التي تخرجها كل خلية عصبية من هذا الرقم، وفقًا لدالة التنشيط الخاصة بها . يعتمد سلوك الشبكة على نقاط القوة (أو الأوزان ) للاتصالات بين الخلايا العصبية. يتم تدريب الشبكة عن طريق تعديل هذه الأوزان من خلال تقليل المخاطر التجريبية أو الانتشار الخلفي لتناسب بعض مجموعات البيانات الموجودة مسبقًا. [5]
تُستخدم الشبكات العصبية لحل المشكلات في الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي وجدت تطبيقات في العديد من التخصصات، بما في ذلك النمذجة التنبؤية ، والتحكم التكيفي ، والتعرف على الوجه ، والتعرف على الكتابة اليدوية ، ولعب الألعاب العامة ، والذكاء الاصطناعي التوليدي .
تاريخ
تم اقتراح القاعدة النظرية للشبكات العصبية المعاصرة بشكل مستقل من قبل ألكسندر باين في عام 1873 [6] وويليام جيمس في عام 1890. [7] افترض كلاهما أن الفكر البشري نشأ من التفاعلات بين أعداد كبيرة من الخلايا العصبية داخل الدماغ. في عام 1949، وصف دونالد هيب التعلم الهيبي ، فكرة أن الشبكات العصبية يمكن أن تتغير وتتعلم بمرور الوقت من خلال تقوية المشبك في كل مرة تنتقل فيها إشارة على طوله. [8]
استُخدمت الشبكات العصبية الاصطناعية في الأصل لنمذجة الشبكات العصبية البيولوجية بدءًا من ثلاثينيات القرن العشرين في إطار نهج الاتصالية . ومع ذلك، بدءًا من اختراع المدرك ، وهي شبكة عصبية اصطناعية بسيطة، بواسطة وارن ماكولوتش ووالتر بيتس في عام 1943، [9] تلا ذلك تنفيذ واحدة في الأجهزة بواسطة فرانك روزنبلات في عام 1957، [3] أصبحت الشبكات العصبية الاصطناعية تُستخدم بشكل متزايد في تطبيقات التعلم الآلي بدلاً من ذلك، وأصبحت مختلفة بشكل متزايد عن نظيراتها البيولوجية.
انظر أيضا
مراجع
- ^ أب شاو، فنغ؛ شين، تشنغ (9 يناير 2022). "كيف يمكن للشبكات العصبية الاصطناعية تقريب الدماغ؟". فرونت. سايكولوجي . 13 : 970214. doi : 10.3389/fpsyg.2022.970214 . PMC 9868316. PMID 36698593 .
- ^ ليفيتان، إروين؛ كاتشماريك، ليونارد (19 أغسطس 2015). "التواصل بين الخلايا". العصبون: الخلية وعلم الأحياء الجزيئي (الطبعة الرابعة). نيويورك، نيويورك: مطبعة جامعة أكسفورد. ص 153-328. رقم ISBN 978-0199773893.
- ^ ab Rosenblatt, F. (1958). "The Perceptron: A Probabilistic Model For Information Storage And Organization In The Brain". Psychological Review . 65 (6): 386–408. CiteSeerX 10.1.1.588.3775 . doi :10.1037/h0042519. PMID 13602029. S2CID 12781225.
- ^ بيشوب، كريستوفر م. (2006-08-17). التعرف على الأنماط والتعلم الآلي . نيويورك: سبرينغر. ISBN 978-0-387-31073-2.
- ^ فابنيك، فلاديمير ن.؛ فابنيك، فلاديمير نوموفيتش (1998). طبيعة نظرية التعلم الإحصائي (الطبعة الثانية المصححة). نيويورك برلين هايدلبرغ: سبرينغر. رقم ISBN 978-0-387-94559-0.
- ^ باين (1873). العقل والجسد: نظريات علاقتهما . نيويورك: د. أبلتون وشركاه.
- ^ جيمس (1890). مبادئ علم النفس. نيويورك: إتش هولت وشركاه.
- ^ هيب، دو (1949). تنظيم السلوك . نيويورك: وايلي وأولاده.
- ^ McCulloch, W; Pitts, W (1943). "حساب منطقي للأفكار الكامنة في النشاط العصبي". نشرة الفيزياء الحيوية الرياضية . 5 (4): 115-133. doi :10.1007/BF02478259.
