شبکه عصبی Neural network و انواع آن

زمان تخمینی مطالعه: 12 دقیقه

شبکه عصبی چیست؟

شبکه عصبی زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی بوده و هدف آن تقلید ساختار و عملکرد یک مغز بیولوژیکی است. همچنین به عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) شناخته می‌شود، شبکه‌های عصبی از گره‌های به هم پیوسته یا نورون‌های مصنوعی تشکیل شده‌اند که در لایه‌هایی با اتصالات وزنی ساختار یافته‌اند که داده‌ها را انتقال و پردازش می‌کنند. شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد پایه و اساس الگوریتم‌های یادگیری عمیق را تشکیل می‌دهند. شبکه‌ عصبی برای یادگیری الگوها و روابط از داده‌های آموزشی، تطبیق و بهبود مستمر، و استفاده از این یادگیری برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری طراحی شده‌اند. توانایی آنها در استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌های پیچیده برای حل مسائل، آنها را از الگوریتم‌های سنتی متمایز می‌کند.

یک شبکه عصبی چگونه کار می‌کند؟

شبکه‌های عصبی از طریق فرآیندی به نام انتشار رو به جلو(forward propagation) کار می‌کنند. از طریق معماری الهام گرفته از مغز انسان، داده‌های ورودی لایه به لایه از شبکه عبور داده می‌شود تا خروجی تولید شود. در شبکه عصبی لایه‌هایی از گره‌ها وجود دارد که مجموعه‌ای از ورودی‌ها، وزن‌ها و توابع تعریف شده هستند. هر نورون در یک لایه ورودی‌های لایه قبلی را دریافت می‌کند، وزنی را برای هر ورودی اعمال می‌کند و مجموع وزنی را از طریق یک تابع فعال‌سازی عبور می‌دهد. خروجی تابع فعال‌سازی به ورودی لایه بعدی تبدیل می‌شود.

در طول آموزش، شبکه وزن‌ها را تنظیم می‌کند تا اختلاف بین خروجی‌های پیش‌بینی شده و خروجی‌های واقعی را به حداقل برساند. این فرآیند که به عنوان پس انتشار(backpropagation) شناخته می‌شود، از الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای به روزرسانی وزن‌ها و بهبود عملکرد شبکه استفاده می‌کند. فرآیند آزمون و خطا به آن اجازه می‌دهد تا از اشتباهات خود درس گرفته و دقت را در طول زمان افزایش دهد. در نهایت، شبکه عصبی می‌تواند به‌دقت داده‌هایی را که قبلاً با آن‌ها مواجه نشده بود، پیش‌بینی کند.

یک شبکه عصبی پایه از نورون‌های به هم پیوسته در سه لایه تشکیل شده است:

• لایه ورودی: اطلاعات از لایه ورودی وارد شبکه عصبی می‌شود. سپس گره‌‎های ورودی داده‌ها را پردازش و تجزیه و تحلیل کرده و به لایه بعدی منتقل می‌کنند.
• لایه پنهان: لایه‌های مخفی با گرفتن ورودی خود از یک لایه ورودی یا سایر لایه‌های مخفی، خروجی لایه قبلی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، آن را پردازش کرده و به لایه بعدی منتقل می‌کنند.
• لایه خروجی: لایه خروجی نتیجه نهایی را تولید کرده و می‌تواند دارای گره‌های تک یا چندگانه باشد.

شبکه های یادگیری عمیق بزرگتر دارای لایه های پنهان بسیاری با میلیون ها نورون به هم پیوسته هستند.

انواع شبکه عصبی

شبکه‌های عصبی دارای انواع مختلفی است که هر کدام برای حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند. آنها به طور کلی بر اساس نحوه جریان داده‌ها از گره ورودی به گره خروجی طبقه‌بندی می‌شوند. برخی از رایج‌ترین انواع شبکه‌های عصبی عبارتند از:

• شبکه‌های عصبی پیشخور: ساده‌ترین نوع شبکه عصبی بوده که از لایه‌های ورودی، پنهان و خروجی تشکیل شده‌اند. در این شبکه اطلاعات تنها در یک جهت جریان دارد و جهت آن از گره ورودی به گره خروجی است. شبکه‌های عصبی پیش‌خور از یک فرآیند بازخورد برای بهبود پیش‌بینی‌ها در طول زمان استفاده می‌کنند و اغلب در کارهایی مانند طبقه‌بندی و رگرسیون و در فناوری‌هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص چهره استفاده می‌شوند.
• شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): CNN ها به ویژه برای تشخیص، طبقه‌بندی و تجزیه و تحلیل تصویر و ویدئو مفید هستند. آنها بر بسیاری از لایه‌های کانولوشنال تکیه می‌کنند که به عنوان فیلتر برای تشخیص الگوهای محلی و ساختارهای سلسله مراتبی در داده‌ها عمل می‌کنند.
• شبکه‌های عصبی دکانولوشنال (DNN): شبکه‌های عصبی دکانولوشنال که به طور گسترده در سنتز و تجزیه و تحلیل تصویر استفاده می‌شود، با استفاده از فرآیند CNN به صورت معکوس عمل می‌کنند. آن‌ها می‌توانند ویژگی‌ها یا سیگنال‌های گمشده‌ای را که ممکن است در ابتدا توسط CNN بی‌اهمیت تلقی شده‌اند را شناسایی کنند.
• شبکه‌های عصبی مکرر (RNN): این نوع شبکه‌های عصبی دارای پیچیدگی زیاد بوده و در واقع RNN‌ها برای پردازش متوالی داده‌ها طراحی شده‌اند و اغلب با استفاده از داده‌های سری زمانی برای پیش‌بینی نتایج آتی مورد استفاده قرار می‌گیرند. آنها دارای اتصالات بازخوردی هستند که به اطلاعات اجازه می‌دهد در حلقه‌ها جریان پیدا کنند و شبکه‌های عصبی Recurrent را قادر می‌سازد تا حافظه ورودی‌های گذشته را حفظ کرده و دنباله‌های با طول متغیر را پردازش کنند. سیستم خودآموز اغلب در پیش‌بینی بازار سهام، پیش‌بینی فروش و تبدیل متن به گفتار استفاده می‌شود.
• شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (LSTM): شبکه‌های LSTM یک نوع تخصصی از RNN هستند که به طور موثر وابستگی‌های طولانی مدت در داده‌های متوالی را کنترل می‌کنند. آنها با افزودن یک سلول حافظه که می‌تواند اطلاعات را برای مدت زمان طولانی‌تری ذخیره کند، مشکل گرادیان ناپدید شدن(vanishing gradient problem) مرتبط با RNN های سنتی را کاهش می‌دهند. LSTM ها اغلب برای تشخیص حرکات و گفتار و پیش‌بینی متن به کار می‌روند.

چرا شبکه‌های عصبی مهم هستند؟

شبکه‌های عصبی از این جهت مهم هستند که ماشین‌ها را قادر می‌سازند تا مسائل دنیای واقعی را حل کنند و با دخالت محدود انسان تصمیمات هوشمندانه بگیرند. توانایی آنها در مدیریت داده‌های پیچیده بدون ساختار، پاسخ به سؤالات و پیش‌بینی‌های دقیق، آنها را به ابزاری ضروری در بسیاری از حوزه‌ها و صنایع تبدیل کرده است. از چت‌بات‌ها و وسایل نقلیه خودران گرفته تا علم، پزشکی، امور مالی، کشاورزی، امنیت سایبری و توصیه‌های محصول، شبکه‌ عصبی تأثیر قدرتمندی دارند.

شبکه‌ عصبی می‌تواند ارتباطات درون داده‌ها را تعمیم داده و استنباط کنند، و آنها را برای کارهایی مانند درک زبان طبیعی و تحلیل احساسات ارزشمند می‌سازد. آنها می‌توانند چندین ورودی را پردازش کنند، عوامل مختلفی را به طور همزمان در نظر بگیرند، و خروجی‌هایی را ارائه دهند که اقدامات یا پیش‌بینی‌ها را هدایت می‌کند. آنها همچنین در تشخیص الگو، با توانایی شناسایی روابط پیچیده و تشخیص الگوهای پیچیده در مجموعه داده‌های بزرگ، برتری دارند. این قابلیت به ویژه در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار مفید است، جایی که شبکه‌های عصبی می‌توانند جزئیات سطح پیکسل یا ویژگی‌های صوتی را برای شناسایی اشیاء یا درک زبان گفتاری تجزیه و تحلیل کنند.

علاوه بر این، شبکه‌های عصبی قابلیت‌های نگاشت غیرخطی را ارائه می‌کنند که الگوریتم‌های سنتی اغلب با آن دست و پنجه نرم می‌کنند. توانایی آن‌ها در گرفتن و مدل‌سازی تعاملات پیچیده بین متغیرها، آنها را برای کارهایی مانند تحلیل مالی، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و کنترل سیستم پیچیده ایده‌آل می‌کند.

مزایای شبکه‌های عصبی

بارزترین مزیت شبکه‌های عصبی این است که می‌توانند کارآمدتر و مستمرتر از انسان‌ها (و مدل‌های تحلیلی کمتر) در حل مسائل کار کنند. دامنه کاربرد آنها به طور مداوم در زمینه‌های جدید گسترش می‌یابد. در اینجا برخی از مزایا و کاربردی شبکه‌های عصبی آورده شده است:

• توانایی مدیریت داده‌های پیچیده: شبکه‌های عصبی می‌توانند به طور موثری مجموعه داده‌های پیچیده و عظیم را پردازش کرده و از آن‌ها بیاموزند و بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنند که ممکن است از طریق روش‌های سنتی ممکن نباشد. آنها قادر به تصمیم‌گیری پیچیده، تشخیص الگو و نگاشت غیر‌خطی هستند.
• یادگیری و سازگاری: شبکه‌های عصبی می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و وزن خود را برای بهبود عملکرد تنظیم کنند. آنها می‌توانند با شرایط متغیر سازگار شوند و حتی با داده‌های جدید پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.
• پردازش موازی: شبکه های عصبی می توانند محاسبات را به صورت موازی انجام دهند و امکان پردازش کارآمد مقادیر زیادی از داده‌ها را فراهم کنند. این امکان آموزش و زمان استنتاج سریعتر را فراهم می‌کند.
• استحکام در برابر نویز و خطاها: شبکه‌های عصبی تا حد مشخصی در برابر داده‌های نویزدار یا ناقص تحمل دارند. این به آنها امکان می‌دهد اطلاعات از دست رفته یا تغییرات ورودی را مدیریت کنند و آنها را در سناریوهای دنیای واقعی کاربردی‌تر و قدرتمندتر می‌کند.
• مقیاس‌پذیری: اندازه شبکه‌های عصبی را می‌توان برای رسیدگی به مشکلات و مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ تنظیم کرد. آنها همچنین می‌توانند بر روی سیستم‌های محاسباتی توزیع شده آموزش ببینند و از قدرت چندین پردازنده استفاده کنند.

تفاوت بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین و شبکه عصبی چیست؟

یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و شبکه عصبی اصطلاحاتی به هم پیوسته اما متمایز هستند. یادگیری عمیق به زیرمجموعه‌ای از تکنیک‌های یادگیری ماشینی اشاره دارد که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کنند. شبکه‌های عصبی مدل‌های اساسی یا ستون فقرات در شبکه‌های یادگیری عمیق هستند که از داده‌ها یاد می‌گیرند. یادگیری ماشینی طیف گسترده‌تری از الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها را برای مدل‌های آموزشی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در بر می‌گیرد.

چالش‌ها و محدودیت‌های شبکه عصبی

بزرگترین چالش‌ها و محدودیت‌های شبکه‌های عصبی معمولا در فرآیند آموزش است. آموزش یک شبکه عصبی عمیق نیاز به سخت افزار فیزیکی، نیروی کار، تخصص و زمان با ارزش زیادی دارد. فراتر از آن، برخی از چالش‌ها و محدودیت‌های رایج عبارتند از:

• ناپدید شدن یا انفجار شیب(gradients): شبکه‌های عصبی عمیق ممکن است در انتشار گرادیان‌ها در طول پس انتشار با مشکلاتی مواجه شوند که در نتیجه مشکل گرادیان ناپدید شونده یا انفجاری را ایجاد می‌شود.
• نیاز به داده‌های برچسب‌گذاری شده: شبکه‌های عصبی معمولاً به داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری شده نیاز دارند، که تهیه این داده‌ها می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد، مخصوصاً در حوزه‌هایی که داده‌های برچسب‌گذاری شده محدودی وجود دارد.
• تفسیرپذیری و شفافیت: شبکه‌ عصبی به دلیل ماهیت پیچیده و غیرخطی اغلب به عنوان ماهیت‌هایی جعبه‌های سیاه وار شناخته می‌شوند. تفسیر فرآیند تصمیم‌گیری شبکه‌های عصبی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد و ناتوانی در توضیح چگونگی یا چرایی ایجاد یک نتیجه می‌تواند منجر به عدم اعتماد شود.
• منابع مورد نیاز: آموزش شبکه‌های عصبی در مقیاس بزرگ با مجموعه داده‌های عظیم می‌تواند به منابع محاسباتی پرهزینه و با کارایی بالا نیاز داشته باشد.
• خطر جهت دار بودن داده‌ها: مفروضاتی که در حین آموزش الگوریتم‌ها ایجاد می‌شود، می‌تواند باعث شود شبکه‌های عصبی سوگیری‌های فرهنگی را تقویت کنند. تغذیه شبکه با مجموعه داده‌های ورودی به الگوریتمی که خنثی نیستند و دارای جهت گیری(Bias) است، باعث ایجاد خطر انتشار جهت‌گیری‌های موجود در داده‌ها و تاثیر بر نتیجه کلی می‌شود.

موارد استفاده از شبکه‌های عصبی

شبکه‌های عصبی به طور گسترده در طیف متنوعی از صنایع و زمینه‌ها به کار گرفته شده‌اند. می‌توان گفت که آنها به همه چیز کمک می‌کنند، از تشخیص‌های پزشکی و محافظت از تقلب گرفته تا پیش‌بینی تقاضای انرژی، شناسایی ترکیبات شیمیایی و حتی مسیری که در حین رانندگی باید طی کنید. در اینجا فقط چند نمونه از لیست در حال گسترش موارد استفاده آورده شده است:

• تشخیص الگوی پیچیده: در سطح کلی، شبکه‌های عصبی در تشخیص الگوها و استخراج اطلاعات و بینش معنادار از مجموعه داده‌های عظیم عالی هستند. این امر به ویژه در زمینه‌هایی مانند ژنومیک، که در آن شبکه‌های عصبی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های ژنتیکی را برای شناسایی نشانگرهای بیماری و توسعه درمان‌های هدفمند تجزیه و تحلیل کنند، مرتبط است.
• تشخیص تصویر و گفتار: شبکه‌های عصبی تشخیص تصویر و گفتار را متحول کردند و امکان طبقه‌بندی تصاویر نسل بعدی، تشخیص اشیا، تبدیل گفتار به متن و دستیارهای صوتی را فراهم می‌کنند. از تعدیل محتوا و تشخیص چهره گرفته تا زیرنویس ویدیویی دقیق، بسیاری از مردم جهان هر روز از شبکه‌های عصبی بهره می‌برند.
• پردازش زبان طبیعی: شبکه‌های عصبی نقش حیاتی در وظایف پردازش زبان طبیعی، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه ماشینی، چت‌بات‌ها و تولید متن دارند. آنها به کسب و کارها این امکان را می‌دهند که اطلاعات مفیدی را از تجزیه و تحلیل فوری اسناد و ایمیل‌های طولانی، نظرات کاربران و تعاملات رسانه‌های اجتماعی به دست آورند.
• وسایل نقلیه خودران: شبکه‌های عصبی یک جزء ضروری در وسایل نقلیه خودران هستند که امکان تشخیص اشیا، تشخیص خط و تصمیم گیری در زمان واقعی را فراهم می‌کنند. آنها بینایی کامپیوتری را فراهم می‌کنند که به وسایل نقلیه اجازه می‌دهد تا محیط اطراف خود را درک کرده و حرکت کنند و همه چیز را از علائم جاده گرفته تا افراد تشخیص دهند.
• کاربرد در مراقبت های بهداشتی: شبکه‌های عصبی سهم قابل توجهی در مراقبت‌های بهداشتی از جمله تشخیص بیماری، کشف دارو، پزشکی شخصی و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی داشته‌اند.
• سیستم‌های توصیه‌گر: شبکه‌های عصبی سیستم‌های توصیه‌‌گر را تقویت می‌کنند که پیشنهادات شخصی برای محصولات، فیلم‌ها، موسیقی و بسیاری موارد دیگر را ارائه می‌دهند. آنها رفتار و ترجیحات کاربر را برای ارائه توصیه‌های مرتبط تجزیه و تحلیل می‌کنند. آنها همچنین می‌توانند از طریق فیلتر شبکه اجتماعی و تجزیه و تحلیل رفتاری کاربر (UBA) به ایجاد بازاریابی هدفمند کمک کنند.
• آنالیز مالی: شبکه‌های عصبی در بخش مالی برای کاربردهایی مانند تشخیص تقلب، پیش‌بینی بازار، مدل‌سازی ارزیابی ریسک، طبقه‌بندی اوراق بهادار، امتیازدهی اعتباری و معاملات الگوریتمی استفاده می‌شوند. آن‌ها می‌توانند الگوهای گریزان در داده‌های مالی را ثبت کنند.
• تولید و کنترل کیفیت: شبکه های عصبی برای تشخیص ناهنجاری، پیش بینی مراقبت، کنترل کیفیت و بهینه‌سازی در فرآیندهای تولید استفاده می‌شوند.