شبکه های عصبی مصنوعی شبکه هایی هستند که از ساختار و عملکرد سیستم عصبی انسان الهام گرفته شده‌اند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری و تشخیص الگوها، تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی هستند. شبکه‌های عصبی از واحدهای محاسباتی کوچکی به نام نورون‌ها(گره ها) تشکیل شده‌اند. هر نورون ورودی‌هایی دارد که با وزن‌های مخصوصی درنظر گرفته می‌شود و این ورودی‌ها را با یک تابع فعال‌سازی (مانند تابع سیگموید) ترکیب می‌کند و خروجی تولید می‌کند. این خروجی‌ها به نورون‌های لایه بعدی انتقال داده می‌شوند و این فرآیند تکرار می‌شود تا خروجی نهایی تولید شود. شبکه‌های عصبی معمولاً شامل چندین لایه نورون است. لایه ورودی، که اطلاعات ورودی را دریافت می‌کند، لایه پنهان (همچنین ممکن است چندین لایه پنهان وجود داشته باشد) که اطلاعات را پردازش می‌کند و لایه خروجی که خروجی نهایی را تولید می‌کند. همچنین، هر نورون در لایه پنهان از تمام نورون‌های لایه قبلی به عنوان ورودی استفاده و خروجی خود را به تمام نورون‌های لایه بعدی انتقال می‌دهد. این ساختار لایه به لایه و اتصالات بین نورون‌ها، شبکه‌های عصبی را قادر به تشخیص الگوها و تعلم می‌کند. مهمترین ویژگی شبکه‌های عصبی این است که قادر به یادگیری و تطبیق با الگوها هستند. آنها می‌توانند با مشاهده مجموعه‌ای از نمونه‌ها و تجربیات، الگوها و قوانین موجود در داده‌ها را کشف کنند و بتوانند در مواجهه با داده‌های جدید، پیش‌بینی کنند. برای آموزش شبکه‌های عصبی، ابتدا باید داده‌های آموزشی را به آنها ارائه دهیم. سپس شبکه با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و روش‌های یادگیری مانند الگوریتم پس‌انتشار خطا، وزن‌ها را تنظیم می‌کند تا خروجی‌های مورد انتظار را تولید کند. با تکرار این فرآیند و بهبود وزن‌ها، شبکه قادر به انجام تسک‌های پیچیده‌تر و دقیق‌تر می‌شود. شبکه‌های عصبی در بسیاری از حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند، از جمله تشخیص الگوها در تصاویر، ترجمه ماشینی، تشخیص صدا، تحلیل مالی، پیش‌بینی بازار، تشخیص بیماری‌ها و بسیاری دیگر. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قدرت محاسباتی، شبکه‌های عصبی به یکی از ابزارهای مهم در حوزه هوش مصنوعی تبدیل شده‌ اند. برخی از انواع شبکه‌های عصبی عبارتند از: 1. شبکه‌های عصبی پرسپترون (Perceptron): این نوع شبکه‌ها ساده‌ترین و پایه‌ای‌ترین شبکه‌های عصبی هستند. آنها تنها دارای یک لایه ورودی و یک لایه خروجی هستند و معمولاً برای مسائل دسته‌بندی ساده استفاده می‌شوند. 2. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (Multi-Layer Perceptron - MLP): این نوع شبکه‌ها دارای یک یا چند لایه پنهان هستند که بین لایه ورودی و خروجی قرار دارند. MLP با استفاده از تابع فعال‌سازی غیرخطی مانند تابع سیگموید، قادر به حل مسائل پیچیده‌تری هستند. 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNN): در این نوع شبکه‌ها، اتصالات بین نورون‌ها به صورت دوره‌ای است که به آنها امکان حفظ حالت قبلی و استفاده از اطلاعات گذشته را می‌دهد. این شبکه‌ها برای مسائلی که وابستگی زمانی دارند، مانند ترجمه ماشینی و تحلیل موسیقی، بسیار مفید هستند. 4. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNN): این نوع شبکه‌ها برای پردازش داده‌های ساختار گسسته مانند تصاویر و ویدئوها استفاده می‌شوند. آنها قادر به استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های ورودی و تشخیص الگوهای بصری هستند. 5. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoder Neural Networks): این نوع شبکه‌ها برای کاهش ابعاد داده‌ها و استخراج ویژگی‌های مهم از آنها استفاده می‌شوند. آنها دارای لایه ورودی و خروجی مشابه هستند و هدف آنها بازسازی دقیق ورودی است. 6. شبکه‌های عصبی مولد (Generative Neural Networks - GANs): این نوع شبکه‌ها به عنوان یک مدل مولد استفاده می‌شوند. آنها قادر به تولید داده‌های جدید و واقع‌گرایانه بر اساس داده‌های آموزشی هستند. GANs در حوزه تصویرسازی و تولید موسیقی بسیار محبوب هستند. شبکه‌های عصبی به عنوان یکی از تکنیک‌های قدرتمند در حوزه هوش مصنوعی شناخته می‌شوند. آنها قادر به تعلم و پیش‌بینی الگوها و تحلیل داده‌های بزرگ هستند. با پیشرفت تکنولوژی و افزایش قدرت محاسباتی، شبکه‌های عصبی به طور گسترده در حوزه‌های مختلف از جمله بیگ دیتا، تشخیص الگو، ترجمه ماشینی، بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی استفاده میشوند کانال تخصصی علوم شناختی 🧠 https://eitaa.com/cognitiveScience