مطمئن هستم که تا به حال چیزهایی راجع به شبکه های عصبی شنیده ، یا خوانده اید چون این شبکه ها در حوزه ای میان ریاضیات ، علوم کامپیوتر و AI قرار دارند مطلب زیر را با بضاعت اندک خود  از آدرس زیر ترجمه کردم . خواندن با حوصله این مقاله را که در چند بخش ارائه می شود ، به شما توصیه می کنم بدون شک در پایان دید نسبتا خوبی نسبت به موضوع  پیدا خواهید کرد.حتی اگر برگردان فارسی یک دانشجوی کم سواد را قبول ندارید خواندن متن اصلی و جستجو در موتور های جستجو راجع  به آن را به تمامی علاقه مندان توصیه میکنم  

http://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html

چکیده مطلب:

این گزارش مقدمه ای  بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است  و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده  و همچنین سابقه ای  تاریخی  از آن بتفضیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته ودر مورد آن توضیح داده شده است و سر انجام به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع می پردازیم.

 مقدمه

یک شبکه عصبی چیست؟

یک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network (ANN))  ایده ای است برای پردازش اطلاعات که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته شده و مانند مغز به پردازش اطلاعات می پردازد . عنصر کلیدی این ایده ، ساختار جدید سیستم پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم پیوسته تشکیل شده(neurons)که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می کند.ANN ها ،نظیر انسانها ، با مثال یاد می گیرند . یک ANN برای انجام وظیفهای مشخص  ، مانند شناسایی الگو ها و دسته بندی اطلاعات ، در طول یک پروسه یاد گیری ، تنظیم می شود . در سیستم های زیستی  یاد گیری  با تنظیماتی در اتصالات سیناپسی که بین اعصاب قرار دارد همراه است . این  روش ANN ها هم می باشد.

سابقه تاریخی

به نظر می آید شبیه سازی های شبکه عصبی  یکی از پیشرفت های اخیر باشد . اگرچه این  موضوع پیش از ظهور  کامپیوتر ها بنیان گذاری شده  و  حداقل یک مانع بزرگ تاریخی  و  چندین دوره مختلف را پشت سر گذاشته است.

خیلی از پیشرفت های مهم با تقلید ها وشبه سازی های   ساده  و ارزان کامپیوتری  بدست آمده است. در پی یک دوره ابتدائی اشتیاق و فعالیت در این زمینه ، یک دوره ی بی میلی و بدنامی راهم پشت سر گذاشته است . در طول این دوره سرمایه گذاری و پشتیبانی حرفه ای از این موضوع در پایین ترین حد خود بود ، پیشرفت های  مهمی به نسبت تحقیقات محدود در این زمینه صورت گرفت . که بدین وسیله  پیشگامان قادر شدند تا به گسترش تکنولوژی متقاعد کننده ای بپردازند که خیلی برجسته تر از محدودیت هایی بود که توسط Minsky وPapert شناسانده  شد. Minsky وPapert ،کتابی را در سال 1969 منتشر کردند که در آن عقیده عمومی را جع به   میزان محرومیت  شبکه های عصبی را در میان محققان معین کرده بود و بدین صورت این عقیده بدون تجزبه و تحلیل های بیشتر پذیرفته شد. هم اکنون ، زمینه تحقیق شبکه های عصبی  از تجدید حیات علایق و متناطر با آن افزایش سرمایه گذاری لذت می برد .

اولین سلول عصبی مصنوعی در سال 1943 بوسیله یک neurophysiologist به نلمWarren McCulloch ویک منطق دان به نام Walter Pits ساخته شد . اما محدودیتهای تکنولوژی  در آن زمان اجازه کار بیشتر به آنها نداد.

چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم

شبکه های عصبی ، با قابلیت قابل توجه  آنها در استنتاج معانی از داده های پیچیده یا مبهم ، میتواند برای استخراج الگوها و شناسایی روشهایی که آگاهی از آنها برای انسان و دیگر تکنیک های کامپیوتری بسیار  پیچیده و دشوار است  به کار گرفته شود. یک شبکه عصبی تربیت یافته می تواند به عنوان یک متخصص در مقوله اطلاعاتی ای که برای تجزیه تحلیل به آن داده شده به حساب آید.از این متخصص می توان  برای بر آورد وضعیت های دخواه جدید و جواب سؤال های " چه می شد اگر "  استفاده کرد.

مزیتهای دیگر آن شامل موارد زیر می شود :

1. یادگیری انطباق پذیر: قابلیت یاد گیری نحوه انجام وظایف بر پایه اطلاعات داده شده برای تمرین وتجربه های مقدماتی .
2. سازماندهی توسط خود: یک ANN می تواند سازماندهی یا ارائه اش را ، برای اطلا عاتی  که در طول دوره یادگیری در یافت می کند، خودش ایجاد کند.
3. عملکرد بهنگام(Real time ) : محاسبات  ANN  می تواند بصورت موازی انجام شود، و سخت افزارهای مخصوصی طراحی و  ساخته شده است که می تواند از این قابلیت استفاده کند.
4. تحمل اشتباه بدون ایجاد وقفه در هنگام کد گذاری اطلاعات : خرابی جزئی یک شبکه منجر به تنزل کارایی متناظر با آن می شود اگر چه تعدادی از قابلیت های شبکه ممکن است حتی با خسارت بزرگی هم باقی بماند.

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی

شبکه های عصبی نسبت به کامپیوتر های معمولی مسیر متفاوتی را برای حل مسئله طی می کنند . کامپیوتر های معمولی یک مسیر الگوریتمی را استفاده می کنند به این معنی که کامپیوتر یک مجموعه از دستور العمل ها را به قصد حل مسئله پی می گیرد. بدون اینکه، قدم های مخصوصی که کامپیوتر نیاز به طی کردن دارد، شناخته شده باشند کامپیوتر قادر به حل مسئله نیست. این حقیقت قابلیت حل مسئله ی کامپیوتر های معمولی را  به مسائلی ،محدود می کند که ما قادر به درک آنها هستیم  و می دانیم چگونه حل میشوند. اما  اگر کامپیوتر ها می توانستند کار هایی را انجام دهند که ما دقیقا نمیدانیم چگونه انجام دهیم ،  خیلی  پر فایده تر بودند.

شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش می کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پردازشی(سلول عصبی) که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده  است که این عناصر به صورت مواز ی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند .شبکه های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه خاص برنامه ریزی کرد مثال ها می بایست با دفت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف می شود و یا حتی بدتر از این شبکه ممکن است نا درست کار کند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش  کشف می کند که چگونه مسئله را حل کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است.

از طرف دیگر ، کامپیوتر های معمولی از یک مسیر مشخص برای حل یک مسئله استفاده می کنند . راه حلی که مسئله از آن طریق حل می  شود  باید از قبل شناخته  شود و به صورت دستورات  کوتاه و غیر مبهمی شرح داده شود. این دستورات سپس به زبا ن های برنامه نویسی سطح بالا برگردانده می شود و بعد از آن به کدهایی که کامپیوتر قادر به درک آنها است تبدیل می شود. به طور کلی این ماشین ها قابل پیش گویی هستند و اگر چیزی به خطا انجام شود به یک اشتباه سخت افزاری یا نرم افزاری بر می گردد.

شبکه های عصبی و کامپیوتر های معمولی با هم در حال رقابت نیستند بلکه کامل کننده یکدیگرند . وظایفی وجود دارد که بیشتر مناسب روش های الگوریتمی هستند نظیر عملیات محاسباتی و وظایفی نیز وجود دارد که بیشتر مناسب شبکه های عصبی هستند . حتی فراتر از این ، مسائلی وجود دارد که نیازمند به سیستمی است که از تر کیب هر دو روش بدست می آید (بطور معمول کامپیوتر های معمولی برای نظارت بر شبکه های عصبی به کار گرفته می شوند ) به این قصد که بیشترین کاریی بدست آید.

شبکه های عصبی معجزه نمی کنند اما اگر خردمندانه به کار گرفته شوند نتایج شگفت آوری را خلق میکنند.

انسلن  و سلول های عصبی مصنوعی- در جستجوی شباهت ها

چگونه مغز انسان می آموزد ؟

مسائل زیادی راجع به این که مغز چگونه خود را برای پردازش اطلاعات آموزش می دهد، نا شناخته باقی مانده است بنابر این تئوری های فراوانی وجود دارد. در مغز انسان یک سلول سیگنال ها را از دیگران  از طریق  یک گروه از ساختار های ریز به نام dendrites   جمع آوری می کند سلول عصبی جهش سریع فعالیت  الکتریکی را در طول یک پایه بلند و نازک که axon نامیده  میشود ، می فرستد که به داخل هزاران شاخه گسترش می یابد و کشیده می شود . در انتهای هر شاخه ، ساختاری که synapse نامیده می شود این فعالیت را ازaxon به اثرات الکتریکی تبدیل می کند که فعالیت یکaxon به صورت  اثرات الکتریکی  فعال کننده  یا غیر فعال کننده تبدیل  می شود که این کار باعث برانگیخته شدن  یا آرام شدن سلول های عصبی مرتبط  می شود. وقتی یک سلول عصبی پیام های فعال کننده را در یافت می کند، که بطور قانع کننده و وسیعی با پیام های ورودی غیر فعال کننده اش مقایسه شده باشد ،در این زمان این سلول نیز یک جهش از فعالیت الکتریکی را به داخل axon خودش می فرستد.

یاد گیر ی با تغییر تاثیر synapses اتفاق می افتد در نتیجه تاثیر یک سلول بر دیگران تغییر میکند.

از سلول های عصبی انسانی تا سلول های  عصبی مصنوعی

ما  این شبکه های  عصبی را با تلاش اولیه در جهت یافتن خصوصیات اساسی سلول های عصبی و اتصالات آنها ، هدایت می کنیم. سپس بطور معمول یک کامپیوتر را برای شبیه سازی این خصوصیات برنامه ریزی می کنیم .اگر چه بدلیل اینکه دانش ما از سلول های عصبی ناقص است و قدرت محاسبات ما محدود است ، مدل های ما لزوما آرمان های خام و ناقصی از شبکه های واقعی سلول های عصبی است .