books neural network models

If you do not find what you're looking for, you can use more accurate words.

# types of neural networks # multilayer neural networks # Forward spreading neural networks # Neural networks with practical applications # artificial neural networks # deep neural networks # Neural networks in the diagnosis of diseases # background neural networks # The architecture of a convolutional neural network # Modeling in an artificial neural network # neuronal cell adhesion molecules # bypass neural network # dynamic neural network # neural networks # Network models # Models but comprehensive English in networks # artificial neural network technology # Neural network applications # computer network models # business network models

نماذج الشبكات العصبونية (Info)

تم استيحاء آلية عمل العصبون الاصطناعي من عصبونات الدماغ: ففي العصبونات الحيوية، يمكن ان ننسب لكل مشبك اتصال قادم incoming synapse (أي مشابك التفرعات العصبية dendrite) قيمة تدعى وزن المشبك weight تساعد هذه القيمة في نمذجة المشبك (عن طريق تحديد قيمته وأهميته) فالوزن يحدد قوة هذا المشبك وأثره في العصبون. يضرب وزن كل مشبك بالدخل القادم، ومن ثم تجمع نواتج الضرب لكل المشابك القادمة. عادة ما تكون العصبونات البيولوجية تابعة لقاعدة قيمة العتبة "threshold value" فإذا كان المجموع الموزون weighted Sum لقيم الدخل أكبر من قيمة معينة تدعى العتبة threshold، يضطرم العصبون أو لنقل انه يتفعّل مرسلا إشارة كهربائية تدعى كمون الفعل على طول المحور العصبي axon ومن ثم تصل هذه الإشارة عن طريق تفرعات المحور إلى كل المشابك الخارجة outgoing synapses التي تتصل بعصبونات أخرى في الدماغ

الشبكات العصبونية النموذجية تحاول أن تقلد هذا السلوك، فكل عقدة عصبونية تتلقى مجموعة من المدخلات عن طريق اتصالاتها بالعصبونات القبلية وكل عقدة لها تابع تفعيل activation function أو تابع تحويل transfer function، يحدد للعقدة متى وكيف تعمل أي لحظة وقيمة الخرج التي يجب أن تعطيها تماما كما العصبون البيولوجي.

أبسط توابع التحويل هو تابع قيمة العتبة الذي يعمل العصبون على أساسه: معطيا قيمة 1 إذا كان المجموع الموزون لقيم الداخلي أكبر من قيمة معينة تدعى العتبة و 0 إذا كان المجموع الموزون اقل من العتبة. لكن توابع التحويل يمكن لها ان تأخذ أشكالا أخرى أكثر تعقيدا أهمها تابع السيغمويد (التابع الأسي), ولا تخلو شبكة من بعض عقد عصبية تملك تابع تحويل أسي، بشكل عام معظم توابع التحويل تحول قيمة المجموع الموزون لقيم الدخل إلى قيمة وحيدة محصورة في المجال [0-1].

واحدة من أهم أنواع الشبكات العصبونية: الشبكة العصبونية أمامية التغذية وهي مجموعة عقد عصبونية مرتبة بشكل طبقات. ترتبط هذه العصبونات مع بعضها عادة بحيث يرتبط كل عصبون في طبقة ما بجميع العصبونات في الطبقة التالية (لا ترتبط عصبونات نفس الطبقة مع بعضها).

الشكل النموذجي لهذه الشبكات هو ثلاث طبقات عصبونية على الأقل تدعى (طبقة دخل input layer، طبقة مخفية hidden layer، طبقة خرج output layer) طبقة الدخل لا تقوم بأي عملية معالجة فهي ببساطة مكان تغذية الشبكة بشعاع البيانات، تقوم طبقة الدخل بعد ذلك بتغذية (نقل المعلومات) الطبقة المخفية ومن ثم تقوم الطبقة المخفية بتغذية طبقة الخرج. المعالجة الفعلية للبيانات Data تتم في الطبقة المخفية وطبقة الخرج أساسا.

عندما يكون هناك عدد كاف من العصبونات، تكون الشبكة قادرة على التدرب training للقيام بأشياء مفيدة بالاستعانة بخوارزميات التدريب training algorithm، تعتبر الشبكات أمامية التغذية مهمة جدا خاصة في استخدامات التصنيف الذكي والتمييز الذكي لبيانات غير مألوفة مسبقا.

Source: wikipedia.org

(10)

Unavailable