الذكاء الاصطناعي

ماهو البيرسيبترون Perceptron شرح خوارزمية Perceptron

شرح Perceptron

شرح Perceptron
شرح Perceptron

يعد البيرسيبترون (بالإنجليزية: Perceptron)أحد أقدم خوارزميات التعلم الآلي. يجعل من الممكن تشغيل شبكة عصبية اصطناعية.

فهرس

شرح Perceptron

يعد Perceptron أحد أقدم خوارزميات التعلم العميق . إنها خلية عصبية اصطناعية مصممة لأتمتة تصنيف البيانات. اخترعها فرانك روزنبلات عام 1957 في مختبر كورنيل للطيران.

قبل بضع سنوات في عام 1951 ، نجح عالمان رياضيان أمريكيان ، مارفن مينسكي ودين إدموندز ، في وضع شبكة عصبية اصطناعية موضع التنفيذ . لكن كان عالم النفس المدرب فرانك روزنبلات هو المخترع الحقيقي للبيرسبترون. قام بإنشاء نموذج تعليمي ، مع محاكاة في شكل برنامج أولاً على IBM 704 ، ثم على جهاز معين يسمى Mark 1. وكان الهدف الأخير هو التعرف على الصور ، حيث تسمح الخلايا العصبية الاصطناعية بمعالجة المعلومات التي تم إدخالها وتصنيفها والحصول عليها نتيجة بشكل مستقل. ومع ذلك ، فإن أول نظام فعال للتعلم الآلي يعتمد على تصورات بسيطة ، مما يحد من إمكانيات الحسابات.

كيف يعمل Perceptron

لفهم عمل البيرسيبترون Perceptron بشكل أفضل ، من الضروري العودة إلى تعريف الشبكة العصبية. يتكون دماغ الإنسان من بلايين من الخلايا العصبية ، وهي خلايا عصبية متصلة ببعضها البعض ، مما يسمح بمعالجة المعلومات. تسعى الشبكة العصبية الاصطناعية إلى نسخ وضع التشغيل هذا. إن البيرسيبترون هو خلية عصبية اصطناعية واحدة. تندرج تحت فئة التعلم تحت الإشراف ، وهي خوارزمية تصنيف البيانات. 

من الناحية التخطيطية ، يعزو المدرك الوزن إلى البيانات المقدمة إليه. تحت عتبة معينة ، سيتم تصنيف البيانات في فئة أولى ، بعد الثانية. 

ما هو أحادي الطبقة perceptron؟

إن الإدراك الحسي البسيط أو أحادي الطبقة (أو perceptron أحادي الطبقة) عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية تتكون من مدخلات متعددة ومخرج واحد. يتم تدفق المعلومات عن طريق دائرة من الروابط التي تربط الخلايا العصبية المجمعة معًا في طبقة واحدة. يعمل المدرك البسيط على نموذج نوع المصنف الخطي الأساسي (الذي يقسم البيانات إلى فئتين). فهو يسمح على سبيل المثال بمعرفة كيفية التعرف على البريد العشوائي من الكلمات المكتشفة في البريد الإلكتروني.

يكمن عيب مفهوم أحادي الطبقة في استحالة العمل على البيانات المعقدة وبأعداد كبيرة. يظل نموذج التعلم أساسيًا ومحدودًا في تطبيقاته ، لأن الفصل بين الفصول يكون فعالًا فقط بطريقة خطية.

شرح Multilayer perceptron

إن الإدراك الحسي متعدد الطبقات (Multilayer perceptron ) عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية تتكون من عدة طبقات مما يجعل من الممكن إنتاج فاصل غير خطي. يتكون من عدة مدخلات ومخرجات. إنها شبكة انتشار مباشر (تغذية إلى الأمام) من عدة طبقات لكل منها عدد متغير من الخلايا العصبية الاصطناعية. يتجاوز التعلم الآلي للدخول إلى عالم التعلم العميق ، مع أنظمة التعلم التي يمكنها معالجة البيانات بعمق.

حالات استخدام منظور متعدد الطبقات فيلق Multilayer perceptron . يستخدم هذا النوع من النماذج بشكل خاص في التعرف على الصور أو اكتشاف الاحتيال ، على سبيل المثال. يمكن استخدامه للتعلم الخاضع للإشراف ، ويتم تقديمه الآن من قبل العديد من مكتبات التعلم الآلي مثل TensorFlow أو Scikit-Learn.

زر الذهاب إلى الأعلى