الشبكات العصبية (Neural Network)
كيف يتعلم الإنسان؟!
تنتشر في جسم الإنسان ملايين الخلايا العصبية والتي تتفرع بدورها إلى الملايين من الزوائد العصبية، حيث تنقل هذه الخلايا العصبية الإحساس و ردّات الفعل من و إلى العقل البشري بواسطة الحبل الشوكي.
ومن خلال هذه الخلايا العصبية يتم تخزين المعرفة عن العالم الخارجي في العقل البشري، وذلك عن طريق ضبط الأوزان داخل هذه الخلايا.
لو أخذنا مثال بسيط و يحدث دائماً دون أن نشعر بذلك في حياتنا، وهو تعلّم الطفل للتعرف على صور الحيوانات في السنوات الأولى من عمره.
فمثلاً لو عرضنا على طفل في الثالثة من عمره صورة لبقرة ثم عرضنا صورة لقط ثم صورة لدجاجة مع ذكر اسم كل حيوان أمامه. و كررنا هذه الصور لعدة مرات. بعد ذلك تأتي مرحلة الاختبار ويتم فيها عرض الصور السابقة مع صور حيوانات أخرى لنقل صورة عصفور بحيث يطلب منه معرفة اسم الحيوان الظاهر في الصورة، نلاحظ أن الطفل سيتعرف على صور الحيوانات التي تعلمها أثناء مرحلة التعليم ولكن عند عرض صورة العصفور فإن الطفل سيتعرف على الصورة على أساس أنها صورة الدجاجة!
وذلك لأن صورة العصفور مشابهة في كثير من الخصائص الخارجية لصورة الدجاجة والتي تم تخزينها في عقله. ولكن مع تنويع الصور وتكرارها سيتعلم الطفل أكثر في كل مرة.
فكّر العلماء في طريقة يستطيعون من خلالها محاكاة هذه العملية التي تحدث في العقل البشري، وتوصلوا إلى علم الشبكات العصبية Neural Network والذي يندرج تحت علوم الذكاء الصناعي، بحيث يجعلون من أجهزة الحاسوب أجهزة ذكية، بإمكانها أن تكتسب المعرفة بنفس الطريقة التي يكتسب بها الإنسان المعرفة، وهي طريقة ضبط الأوزان أثناء التعلم.
الشبكات العصبية الاصطناعية:
هو جهاز مصمم لمحاكاة الطريقة التي يؤدي بها العقل البشري مهمة معينة، وهو عبارة عن معالج ضخم موزع على التوازي، ومكون من وحدات معالجة بسيطة، بحيث يقوم بتخزين المعرفة العملية ليجعلها متاحة للمستخدم وذلك عن طريق ضبط الأوزان.
طرق المحاكاة:
هناك عدة طرق لمحاكاة الطريقة التي يتعلم بها الإنسان وهي:
 عن طريق الورقة والقلم، بحيث يتم إدخال الخصائص كمدخلات ثم القيام بعمليات حسابية معينة تضبط فيها الأوزان لتعطي النتيجة المرغوبة وهذه الطريقة غير عملية وتستخدم عادة لتوضيح المفهوم الذي تعمل به الشبكة العصبية فقط.
 عن طريق عدة أشخاص مع كل شخص منهم آلة حسابية بسيطة، بحيث يمثل كل شخص منهم خلية عصبية تقوم بعملية ضبط الأوزان. وهذه الطريقة غير فعالة لنفس الأسباب السابقة.
 عن طريق عدد كبير جداً من أجهز الحاسوب المتصلة ببعضها البعض، بحيث يمثل كل جهاز منها خلية عصبية تقوم بعمليات حسابية بسيطة لضبط الأوزان، وهذه الطريقة غير فعالة نظراً للعدد الكبير جداً من الأجهزة والتي تكون في الغالب مكلفة جداً.
 عن طريق برنامج يحاكي هذه العملية، وهذه هي الطريقة الأمثل و الأسهل والأقل تكلفة علاوة على كونها الأكثر انتشارا، وهي التي سنعتمدها إن شاء الله في هذا الدرس لبناء شبكة عصبية.
التطبيقات التي تستخدم الشبكات العصبية:
الشبكات العصبية أعطت حلولاً ذات كفاءة عالية للكثير من التطبيقات في العديد من المجالات نذكر منها:
 تمييز الأنماط والتعرف على الصور.
 القدرة على التعرف على الصور المشوهة.
 إكمال الصور التي فقدت جزء منها، مثل الصور المرسلة بواسطة الأقمار الصناعية.
 عمليات التصنيف إلى عدد من الفئات. مثل تصنيف الحيوانات إلى أليفة و مفترسة.
لو أخذنا مثلاً على عملية التعرف على الكائنات الحية، و قمنا ببرمجة برنامج بالطريقة التقليدية للتعرف على هذه الحيوانات فإن ذلك سيكون صعب للغاية فضلاً عن كونه محدود القدرات. فالتطبيقات التقليدية تمر بعدة مراحل تتطلب في معضمها وجود الإنسان، و تتطلب برنامج ضخم للتعرف على كل حيوان على حدة!
بينما في الشبكات العصبية فإنه الشبكة تتبع نفس الطريقة التي يتعلم بها الإنسان وذلك عن طريق عرض صور الحيوانات وضبط الأوزان حتى يتم تخزين المعرفة بصورة صحيحة في ذاكرة الحاسوب ومع تكرار الصور و تنوعها تتعلم الشبكة وتصبح قادرة على إعطاء إجابات صحيحة، وكل ذلك لا يتطلب كتابة برنامج ضخم كما في التطبيقات التقليدية.

مكونات الشبكة العصبية:
موجوده الصوره الخاصة

كما أن للإنسان وحدات إدخال توصله بالعالم الخارجي وهي حواسه الخمس، فكذلك الشبكات العصبية تحتاج لوحدات إدخال، ووحدات معالجة يتم فيها عمليات حسابية تضبط بها الأوزان و تحصل من خلالها على ردة الفعل المناسبة لكل مدخل من المدخلات للشبكة.
فوحدات الإدخال تكوّن طبقة تسمى طبقة المدخلات، و وحدات المعالجة تكوّن طبقة المعالجة وهي التي تخرج نواتج الشبكة. وبين كل طبقة من هذه الطبقات هناك طبقة من الوصلات البينية التي تربط كل طبقة بالطبقة التي تليها والتي يتم ضبط الأوزان الخاصة بكل وصلة بينية، وتحتوي الشبكة على طبقة واحدة فقط من وحدات الإدخال ولكنها قد تحتوي على أكثر من طبقة من طبقات المعالجة.
وانتظروا الباقي اسلوب التعلم

منقول

كلامك سليم ومنطقي ولاكن لايطبق على الانسان لان هده الاشارات ووالشبكة العصبية من خلق الله تعالى ؟؟؟؟؟؟؟؟ :001:

الموضوع غير ذلك فنحن نستفيد من حكمه الله في الخلق لكي ننظم ذلك في عمل التحكم علي الاجهزه في الصناعه

لا يمكن بأى حال من الاحوال-هل يستطيع الالى أن تكون له شخصية- أن يحاكى الانسان الشبكه العصبيه التى حباها الله سبحانه وتعالى له.
مثال بسيط على ذلك:
عندما يشاك الانسان بدبوس فى رجله وكذلك فى كتفه مثلا فى نفس الوقت فالانسان يشعر بلألم فى نفس الوقت(كان المفروض يشعر بألم فى الكتف قبل ما يشعر بألم فى الرجل لأن الكتف هو الأقرب للمخ),وهنا تتجلى قدرة الله سبحانه وتعالى حيث أن معدل نقل الاشارة من الرجل الى المخ تكون أسرع من نقلها من الكتف الى المخ هل يستطيع الانسان أن يصمم نظام يحاكى مثل هذه الجزئية. أنا لا أعتقد ذلك.
مثل ما بدأت فى البداية قولى, هل يستطيع الالى أن تكون له شخصيته المستقله؟

أخوكم فى الله
السعـــ على ـــــيد

الموضوع هام وشيق وارجو منك ان تتابع الشرح وباسلوب مبسط .......

ما هي الشبكه العصبيه؟
الشبكات العصبيه هي مختلفه عن النموذج الالكتروني : .
الشبكات العصبيه وفي موازاه الي بنيه العقل الحيوانيه .
الشبكات العصبيه هي شكل من نظام متعدد المعالج ، مع الحاسوب
تجهيز عناصر بسيطه
درجه عاليه من الترابط
مجرد اتجاه رساءل
التفاعل بين العناصر القابله
بيولوجيه الخليه العصبيه قد تكون كثيره ومختلفه ، 10 المدخلات والمخرجات ان ترسل (وجود او عدم وجود صفقه قصيره الامد) الي غيرها من العصبيه. العصبيه هي في وضع مثير 3 - نمط الابعاد.
العقل الحقيقي ، الا وهي امر اكثر تعقيدا من حجم اي من الشبكات العصبيه الاصطناعيه حتي الان.
وفي جميع نواحي الحياه نحدد مدخلات موضوع معين ثم نقوم بالمعالجه ثم نحدد النتيجه وهذا هو مبدا الشبكات العصبيه بكل سهوله . ومنتظر مشاركتكم
wafk

موضوعك رائع جدا ومثير........اشكرك يأخي عليه
سبحان الخالق سبحان الذي علم بالقلم سبحان الذي علم الانسان مالم يعلم

ما هي الشبكه العصبيه؟
الشبكات العصبيه هي مختلفه عن النموذج الالكتروني : .
الشبكات العصبيه وفي موازاه الي بنيه العقل الحيوانيه .
الشبكات العصبيه هي شكل من نظام متعدد المعالج ، مع الحاسوب
تجهيز عناصر بسيطه
درجه عاليه من الترابط
مجرد اتجاه رساءل
التفاعل بين العناصر القابله
بيولوجيه الخليه العصبيه قد تكون كثيره ومختلفه ، 10 المدخلات والمخرجات ان ترسل (وجود او عدم وجود صفقه قصيره الامد) الي غيرها من العصبيه. العصبيه هي في وضع مثير 3 - نمط الابعاد.
العقل الحقيقي ، الا وهي امر اكثر تعقيدا من حجم اي من الشبكات العصبيه الاصطناعيه حتي الان.
وفي جميع نواحي الحياه نحدد مدخلات موضوع معين ثم نقوم بالمعالجه ثم نحدد النتيجه وهذا هو مبدا الشبكات العصبيه بكل سهوله . ومنتظر مشاركتكم
wafk
السلام عليكم

الموضوع أكثر من رائع، و لن أزيد، لكن مع رجاء توضيح العبارة أكثر و تنسيق الفقرة، فآخر فقرة لم تكن واضحة كما يجب مقارنة مع أول البحث، و شكراً على الموضوع، و على مشاركتنا هذه المعلومات.

بالتوفيق!

السلام عليكم و رحمه الله و بركاته

موضوع شيق و جميل جدا

و أيضا هناك بعض الالات التى تستخدم تقنيات مشابهه من التخزين لكم كبير من المعلومات

و الإستفاده منها فيما بعد لتحسين أدائها و التسهيل على الإنسان

و لا أعرف ما هى تحديدا و لكن إشتكى مهندس من شيىء كهذا من قبل و هو أن هناك مكنه كانت

للصباغه الأقمشه و الجلود أو ما شابه و كان يتم تعرف الألوان المستخدمه و تركيبتها و درجات

إنعكاسات الألوان و أشياء مثل تلك و كانوا يشتكون منها

و السبب أن معظم من إستخدموها كانوا يدخلون المعلومات بطريقه خاطئه

فكونت الماكينه و على مدار التشغيل كما كبيرا من المعلومات المخزنه الخاطئه و أصبحت

ربما تعوق الغرض الأساسى منها

و شكرا

لنناقش ردة الفعل لدى الشبكات العصبية


الخلايا العصبية الانسانية عندما تتعرض الى تاثير خارجي " دبوس" يحدث للشحنات الكهربائية في الانسان استقطاب معين يتحول الى سيال عصبي يرسل الى النخاع الشوكي على شكل سيال عصبي و يترجم " يفهم" العقل البشري الاشارة و يحدث رد الفعل السريع


لنناقش كل نقطة لوحدها نبدا من كلمة يترجم لدى الانسان

الانسان خلق الله و سبحان الله له رد ففعل مبرمجة بخلق و قدرة الله

بالنسبة للسبكات العصبية فهي لا تدرك شيء نحن من نقوم بتعليمها

و لناخذ مثالا نتناقش فيه عملية التعليم

لنصنع نظاما ذكيا له مدخلات x و المطلوب من هذا النظام ان يحدد ان كانت هذه المدخلات اكبر من قيمة معينة و لنقل thresold value بحيث
IF x > threshold then YES

ELse NO

يتطلب هذا النظام قرار واحدا اما نعم او لا 0 1

و لنتخيل بداية جسم الخلية العصبية صندوقا اسودا قبل الخوض في تركيب الشبكة


عملية التعليم هي نسب المخرج المطلوب للمدخل يعني لو كانت thresholod = 0.5 فان

1 YES
O NO

نقوم بادخال مخرج و نحدد خرج الشبكة فاذا كان مخرج الشبكة يساوي 0.332 فاننا نستخدم الفرق 1-0.332 لنعلم الشبكةباقتران التبني ADAPTING ALGORITHM و هذا موضوع اخر


لتبسيط الموضوع لنقسمالنظام العصبي الى :
1- مدخلات X
2- خلية عصبية
3- مخرجات Y
4- آلية التعلم و التأقلم LEARNING ALGORETHM D (Y ,T) , T =target
\\


1- المدخلات هي البيانات التي نريد معالجتها

2- الخلية العصببية نسيج من خلايا عصبية كل واحدا منها تمثل اقترانا لا خطي او خطي
اذا كانت الخلية خطية و الاقترانات الاكثر شيوعا و هي
Step
segmoid
و الخلية العصبية n تستجيب للمدخل x و للانحياز bias الذي يتغير من الية التعلم

b= D(e) ; D and f Depend on activatiobn Function
f(n) = f (x,b) ..... for each neuron


و اما ان تكون من طبقة واحدة sigle hidden layer او متعددة الطبقات Multi hidden layers

و عددها يعتمد على المدخلات و عادة تكون اكبر منها بواحد خاصة في الشبكة الاحادية الطبقة و هي الاكثر شيوعا و الربط بين طبقات الخلية العصبية تسمى الاوزان حيث يتصل كل مدخل مع كل نيرون فالربط بين المدخل i والنيرون j هو Wij و يتغير بعملية التعليم

و الربط بين النيرونات و المخرج Y هو Uj و ايضا يتغير بالتعليم


3- المخرجات هي نتاج معالجة البيانات من خلال الشبكة

4- الية التعلم و هي تقوم بمقارنة مخرج الشبكة و القيم المرجعية targets و تتنتج الخطا الذي يتحكم بعملية التعليم اي تعديل انحياز النيوريونات " الخلايا العصبية " و كلما قل الخطا قل التعديل حتى نصل الى المخرج المطلوب بخطا مقبول تتوقف عند عملية التعليم


الان بلغة البرمجة

AGAIN
ACCEPT INPUT ; x= 1: z " number of inputs"
x(i) = input(i)

FOR EACH NEURON : j =1 to m " number of neurons"

n(j) = SUM [i=1:z] ( Xi * W ij )

N(j)= F(n(j)) ; activation function " lets say segmoid "

end for

*****
output

y= sum [j=a:m] (N(j)*Uj) ;

Y=F(y)

*****

Error = E = Target - output = T-Y

E = [ T-Y]

IF E < dESIRED VALUE SO END LEARNING ELSE CONTINUE ADAPTATION


*******++


Adaptation

update biases

b(j) <new> = b(j) <old> + D(E) ; Where D is adaptaion function

Wij <new> = W(ij) <old> + D(E) ; Where D is adaptaion function

Uj <new> = U(j) <old> + D(E) ; Where D is adaptaion function


***********************

GO TO AGAIN

جزاك الله خيرا يا اخي العزيز ولي طلب ارجو منك ان تعطيه لي حيث اريد مشروع عن الشبكات العصبيه حيث مطلوب مني من الدكتور

بسم الله الرحمن الرحيم
بصراحة انا شاكر جدا للزملاء علي المجهود الجميل ده وانا بصراحة لما درست الموضوع ده في سنة رابعة فيزيا كية علوم و لسة مش فهمه , لو تكرم حد من الاخوة و ادانا تطبيقات علي موضوع الشبكات العصبية او بمعني اخر دوائر الكترونية لشرح اعمق اكون شاكر جدا

علي فكرة انا مش مهندس انا خريج علوم فيزيا