۱۰ حقیقت اعجاب انگیز در مورد شبکه های عصبی مصنوعی
به گزارش دانشگاه فارسی، شبکه های عصبی مصنوعی، سنگ بنای یادگیری ماشینی مدرن(ML) و مدلهای محاسباتی هستند که اطلاعات را بگونه ای پردازش می کنند که آنها را قادر می سازد از داده ها یاد بگیرند. این شبکه های عصبی بسیار محبوب شده اند و کاربردهای مختلفی مانند تشخیص الگو و تولید متن پیدا کرده اند.
به گزارش دانشگاه فارسی به نقل از ایسنا و به نقل از آی ای، برای طراحی شبکه های عصبی که لایه ای هستند و از گره های به هم پیوسته به نام نورون های مصنوعی تشکیل شده اند از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است.
یک شبکه عصبی شامل یک لایه ورودی است که در آن داده ها معرفی می گردند. همینطور یک یا چند لایه پنهان که محاسبات را انجام می دهند و یک لایه خروجی که نتیجه یا پیشبینی نهایی را تولید می کند.
در این ساختار، هر ارتباط بین نورون ها دارای ارزش است. این ارزش ها به صورت پویا در طول تمرین تنظیم می شوند و عملکرد شبکه را بهینه می کنند.
حالا به ۱۰ جنبه جذاب شبکه های عصبی مصنوعی می پردازیم. همه این موارد شاید شما را شگفت زده نکنند، اما مطمئنا درک شما را در مورد این سیستم های قابل توجه عمیق تر و لایه هایی از پیچیدگی و نوآوری را آشکار می کنند که اغلب مورد توجه قرار نمی گیرند.
۱. منشأ شبکه عصبی مصنوعی به دهه ۱۹۴۰ برمی گردد
آن چه الهام بخش ساخت شبکه های عصبی مصنوعی بوده را میتوان در دهه های ۱۹۴۰ و ۱۹۵۰ جستجو کرد، زمانیکه وارن مک کالوچ(Warren McCulloch)، فیزیولوژیست عصبی، و والتر پیتس(Walter Pitts)، منطق دان، پژوهش بنیادی خویش را در مقاله ای در سال ۱۹۴۳ با عنوان «حساب منطقی ایده های ماندگار در فعالیتهای عصبی» عرضه کردند.
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، چونکه پتانسیل یادگیری ماشین ها از تجربه را نشان می داد.
با این وجود، شور و شوق حول محور این مورد در دهه های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰ به علت محدودیت ها در قابلیت های پرسپترون کاهش پیدا کرد و در دهه های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ بود که با پیشرفت در قدرت محاسباتی و توسعه الگوریتم های پس انتشار برای آموزش شبکه ها، شبکه های عصبی باردیگر مورد توجه قرار گرفتند.
محققانی 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 روش های یادگیری عمیق و نشان دادن اثربخشی شبکه های عصبی در کاربردهای مختلف مشارکت داشتند.
۲. الهام گرفتن از مغز
طرح ساختار نورون های مصنوعی از ساختار نورون های زیستی الهام گرفته شده است.
هر نورون مصنوعی سیگنال ها را دریافت می کند، آنها را پردازش می کند و خروجی مشابه همنوع زیستی خود تولید می کند. «سیگنال» در یک اتصال، یک عدد حقیقی است و خروجی هر نورون بوسیله ی یک تابع غیر خطی از مجموع ورودی های آن تعیین می شود.
اتصالات که لبه نامیده می شوند، نقشی حیاتی در این فرایند بازی می کنند. این لبه ها معمولاً ارزش قابل تنظیمی دارند که به صورت پویا در طول فرایند یادگیری تغییر می کند. سازگاری این ارزش دهی بر قدرت سیگنال ها در اتصالات تاثیر می گذارد که مشابه شکل پذیری سیناپسی مشاهده شده در مغزهای زیستی است.
همانطور که نورون های مغز می توانند آستانه ای برای انتقال سیگنال از خود نشان دهند، نورون های مصنوعی هم امکان دارد مکانیسم آستانه مشابهی را در خود جای دهند. به این ترتیب، سیگنال تنها در صورتی ارسال می شود که سیگنال ترکیبی، از یک آستانه از پیش تعریف شده فراتر رود و مکانیسمی معروف به شلیک انتخابی را که در نورون های زیستی دیده می شود، شبیه سازی کند.
۳. آنها می توانند حاوی میلیاردها نورون و تریلیون ها اتصال باشند
با افزایش عمق یک شبکه عصبی، تعداد نورون ها و اتصالات مصنوعی هم افزایش خواهد یافت. در کاربردهایی مانند پردازش زبان های طبیعی(NLP)، این شبکه ها می توانند میلیاردها نورون مصنوعی را در بر گیرند که هر کدام در قدرت محاسباتی شبکه سهیم هستند.
در شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ، لبه ها یا اتصالات بین نورون ها می تواند به تریلیون ها مورد برسد. این مقیاس عظیم از نورون ها و اتصالات، شبکه های عصبی را قادر می سازد تا وظایف پیچیده را انجام دهند و حجم وسیعی از اطلاعات را به صورت همزمان پردازش کنند.
۴. آنها به درک زبان کمک می کنند
پردازش زبان های طبیعی(NLP)، زیرمجموعه ای قابل توجه از شبکه های عصبی، بر توانمند ساختن ماشین ها برای درک، تفسیر و پاسخ به زبان انسان به روشی معنادار و مرتبط تمرکز دارد. این فناوری وظایف مختلفی از چت بات های تعاملی گرفته تا خدمات ترجمه یکپارچه زبان را انجام می دهد.
شبکه های عصبی بازگشتی(RNN) در قلب وظایف پردازش زبان قرار دارند و با حافظه منحصر به فرد خود متمایز می شوند. این خصوصیت آنها را قادر می سازد تا اطلاعات در ارتباط با ورودی های قبلی را حفظ کنند و عملکردی مشابه حافظه انسان داشته باشند.
در زمینه پردازش زبان های طبیعی، این توانایی ابزاری است که به شبکه اجازه می دهد تا زبان را به روشی متوالی و آگاهانه از متن پردازش و تفسیر کند. ادغام حافظه در شبکه های عصبی بازگشتی رویکرد مبتکرانه شبکه های عصبی را در تقلید و تقویت فرایند درک زبان توسط ماشین ها نشان داده است.
۵. آنها می توانند خالق هنر باشند
فراتر از وظایف زبانی، شبکه های عصبی همینطور قادر به خلق هنر هستند. مدلهای تولیدی، شبکه های مولد دشمن گونه(GAN)، ساختارهایی هستند که برای تولید نمونه های جدید و واقعی داده با یادگیری الگوها و ساختارهای زیربنایی با استفاده از مجموعه داده های موجود، طراحی شده اند.
این شبکه های عصبی می توانند علاوه بر خروجی متنی موسیقی و هنر خلق کنند. فعل و انفعالات بین اجزای سازنده این شبکه به آن اجازه می دهد تا خروجی ها را به صورت مداوم اصلاح نماید و این در واقع به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا یاد بگیرد که چگونه هنر خلق کند. یکی از نمونه های قابل توجه DALL-E متعلق به شرکت اُپن ای آی OpenAI است که تصاویر تولیدی آن به قدری چشم گیر بوده اند که در نمایشگاه های هنری به معرض نمایش گذاشته شده اند.
۶. در تشخیص الگو و پردازش موازی بهترین هستند
شبکه های عصبی در یادگیری الگوهای پیچیده برتری دارند و این مورد آنها را قادر می سازد تا اطلاعات را به شیوه هایی که برنامه نویسان سنتی به سادگی نمی توانند به آن دست یابند، شناسایی و دسته بندی کنند.
شبکه های عصبی می توانند اطلاعات را به صورت موازی پردازش کنند و به صورت مداوم از راه یادگیری تکامل پیدا کنند، در حالیکه در برنامه نویسی سنتی، داده ها به صورت متوالی پردازش می شوند. در این شبکه ها، محاسبات به صورت همزمان صورت می گیرد و سرعت پردازش اطلاعات را تا حد زیادی افزایش خواهد یافت.
۷. کاربردهای بسیار متنوع
شبکه های عصبی هم اکنون نفوذ خویش را فراتر از حوزه های معمولی برده اند و تطبیق پذیری قابل توجهی را در کاربردهای متنوع به معرض نمایش گذاشته اند.
در قسمت مالی، شبکه های عصبی برای افزایش امنیت مورد استفاده قرار می گیرند. در صنعت مراقبت های بهداشتی، شبکه های عصبی داده های پزشکی پیچیده را جهت کمک به شناسایی بیماری تحلیل و بررسی می کنند. در قسمت بازی های کامپیوتری هم شبکه های عصبی در شبیه سازی رفتار شخصیت ها به کار می آیند. شبکه های عصبی به ایجاد محیط های بازی فراگیرتر و پویاتر کمک می کنند.
۸. شبکه های عصبی عملکرد مرموزی دارند
به رغم کاربرد گسترده آنها، علل دقیق این که چرا و چگونه شبکه های عصبی تا این حد موثر عمل می کنند، هنوز تا حدی برای محققان ناشناخته باقی مانده است. شبکه های عصبی را به شکل یک جعبه سیاه در نظر بگیرید. ما یک ورودی به آن می دهیم و یک خروجی دریافت می نماییم. با این وجود، ما دقیقاً نمی دانیم که چگونه شبکه به این خروجی دست یافته است.
در حالیکه ما اصول اساسی هدایت کننده عملکرد شبکه های عصبی را درک می نماییم، چالش اینست که چرا محاسبات خاص منجر به چنین نتایجی می شود. در عمل، شبکه های عصبی رابطه مستقیمی بین ورودی ها و خروجی ها نشان نمی دهند. اثربخشی آنها، باآنکه مشهود است، اما در سطحی از پیچیدگی عمل می کنند که درک آنرا به چالش می کشد.
۹. آنها مستعد حمله هستند
شبکه های عصبی به رغم توانایی شان، در مقابل حملات متخاصم صدمه پذیر هستند. چنین حملاتی با تمرکز بر حساسیت شبکه های عصبی به تغییرات کوچک در داده های ورودی صورت می گیرد. تغییرات به ظاهر نامحسوس می توانند خطاهای غیرمنتظره ای را در پیشبینی های شبکه ایجاد کنند. این صدمه پذیری اهمیت توسعه برنامه دفاعی قوی برای برنامه های کاربردی شبکه عصبی نشان داده است.
۱۰. توپولوژی های متعدد برای شبکه های عصبی وجود دارد
توپولوژی یا ساختارهای مختلفی از شبکه های عصبی وجود دارد که هر کدام کاربردهای خاصی دارند. این تنوع، سازگاری شبکه های عصبی را نمایان می کند، هر توپولوژی بعنوان یک ابزار تخصصی عمل می کند و قابلیت های گسترده این مدلهای محاسباتی را در مقابله با وظایف بی شمار آنها نشان داده است. ما موارد زیادی در مورد شبکه های عصبی نمی دانیم. اما یک چیز را مطمئنا می دانیم و آن اینست که آنها نقشی حیاتی در شکل دادن یادگیری ماشینی مدرن دارند.
این مطلب را می پسندید؟
(1)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط
نظرات بینندگان در مورد این مطلب