ما هو المدرك الحسي – دراسة كاملة – سبوتو

Perceptron هو قسم من التعلم الآلي الذي يستخدم لفهم مفهوم المصنفات الثنائية. وهو جزء من نظام الشبكة العصبية. في الواقع، يمكن القول أن المُستقبِل والشبكات العصبية مترابطان. يشكل المدرك الإدراكي الأساس الأساسي للشبكة العصبية التي هي جزء من التعلم العميق. ويُنظر إليه على أنه لبنات بناء داخل طبقة واحدة من الشبكة العصبية. يتكون المدرك المستقبلي من أربعة أجزاء رياضية مختلفة –
أولاً قيمة الإدخال أو طبقة إدخال واحدة
ثانياً، المجموع الصافي
ثالثاً، الوزن والتحيز
رابعاً، دالة التنشيط
يمكن تعريف الشبكة العصبونية التي تتكون منالمستقبلات على أنها عبارة معقدة ذات فهم عميق جداً للمعادلات المنطقية. العبارة العصبية التي تلي البيرسيبترون إما أن تكون صحيحة أو خاطئة ولكن لا يمكن أن تكون كلاهما في نفس الوقت. الهدف النهائي للمدرك الإدراكي هو تحديد المدخلات المتضمنة فيه. يحتاج المرء إلى تحديد ما إذا كانت المدخلات صحيحة أم لا. يمكن أن تكون العبارة المعقدة في البيرسيبترون إما أن تكون 1 أو0 ولكن لا يمكن أن تكون كلاهما في نفس الوقت.
يتم ترتيب الشبكات العصبية بشكل أساسي على شكل سلسلة من الطبقات العصبية. الآن يجب أن تفكر في كيفية صنع الطبقات. حسنًا، تتكون هذه الطبقات من خلايا عصبية فردية. والخلايا العصبية هي الأشكال الأساسية لوحدات معالجة المعلومات التي يمكن للمرء أن يجدها في تكوين الشبكة العصبية.
غالبًا ما يختلط الأمر على الكثير من الناس بسؤال ما هو الإدراك الحسي. لمعرفة إجابته، يجب أن يكون لدى المرء فهم عميق للشبكات العصبية. إنه النموذج العصبي الأكثر استخدامًا على نطاق واسع. فخلف كل طبقة من طبقات الإدراك الحسي يوجد نموذج عصبوني يشكل في النهاية شبكة عصبية واسعة.
ولا داعي لذكر أن الدماغ البشري عضو مستوعب. يمكن لقدرات الدماغ البشري أن تذهب بعيداً. سواء كانت مشكلة نفسية صعبة أو وظيفة عاطفية صعبة، يمكن للدماغ البشري أن يتكيف معها على الفور. لديه هذا القدر من القدرة. إنها في الأساس الطبيعة الآسرة للدماغ البشري، والتي تلهم العلوم الرياضية إلى حد كبير.
إلى جانب الملاحظة، يميل الدماغ البشري إلى تكرار كل شيء. إنه جزء من طبيعته. فكلما رأينا طائرًا يحلق في السماء، نرغب في أن نطير بالأشياء التي يمكننا الطيران بها أيضًا.
ويضرب اختراع الطائرة مثالاً مناسبًا على هذه الحقيقة. إنه نتيجة غير متغيرة للمراقبة والميل المطلق لتقليد ما نراه حولنا. فالطبيعة هي مصدر كل الاختراعات والثورات.
لقد وسّع العلم من نطاقه وحاول كل الحدود الممكنة لتقليد وظائف الدماغ البشري. وقد أجريت عليه الكثير من الأبحاث لفهم ما هي الوظائف التي يقوم بها دماغ الإنسان وكيف يمكنه بسهولة ملاحظة كل شيء وإدارته وتخزين المعلومات. وقد تم استلهام مفهوم الشبكة العصبية في بدايتها. وهي تعتبر توضيحًا صغيرًا جدًا ولكنه دقيق لشبكة الخوارزمية العصبية للدماغ البشري.
ومع تنامي الاختراع في العلم، يمكننا القول الآن أن العلم قد اخترع مثل هذه الآلات التي يمكنها بسهولة تقليد عمل الدماغ البشري – ليس الوظائف كاملة، ولكن وظيفة محدودة على الأقل. وقد أدى تدريب الذكاء الاصطناعي للآلات إلى جعلها قادرة على التعرف على الأشياء وتصنيفها والتواصل مع البشر وممارسة الألعاب بشكل أفضل من البشر.
وقد تم تشكيل شبكة عصبية باستخدام مجموعة من الخلايا العصبية أو العقد المتشابكة من خلال اتصال متشابك. في كل شبكة عصبونية، توجد ثلاث طبقات اصطناعية – طبقة مخفية وطبقة مدخلات وطبقة مخرجات.
تتكون طبقة المدخلات من عدة خلايا عصبية أو عقد. وتؤدي كل عقدة تحت هذه الشبكة غرضاً معيناً، ولكل غرض قيمة كتلة. بعد ذلك، تنتقل الخلايا العصبية من طبقة المدخلات إلى منصة متعددة الطبقات، والتي تتكون من فئات مختلفة من الخلايا العصبية، ومن ثم يطلق عليها الطبقة المخفية. تأتي الآن طبقة أخرى تسمى طبقة الخرج. وهي الطبقة التي تقدم المخرجات النهائية.
كما سبق ذكره، فإن نظام الإدراك الحسي هو نظام نموذجي للخلايا العصبية الفعالة جداً والذي تم تصنيفه في أكثر أشكال النظام الشبكي العصبي سذاجة وتأثيراً. قال فرانك روزنبلات، مخترع البيرسبترون في مختبر كورنيل للطيران في عام 1957، أنه يحتوي على عدد قليل من المدخلات والمخرجات وأخيراً العملية. يلعب البيرسبترون دوراً مهماً في مشاريع التعلم الآلي. وقد تم استخدامه على نطاق واسع كشكل فعال من أشكال المصنفات أو الخوارزمية التي تسهل أو تشرف على قدرة التعلم للمصنفات الثنائية.
يُقال أن التعليم الخاضع للإشراف أو التعليم المُدار هو الطريقة الأكثر توجهاً نحو البحث لتعلم المسائل الرياضية. يتكون التعلم تحت الإشراف من مخرجات ومدخلات صريحة. والهدف الرئيسي من تعلم هذه الخوارزمية هو استخدام التسميات الصحيحة للبيانات التي تساعد على عمل تنبؤات مستقبلية ونماذج تدريب. إحدى المشاكل الأكثر شيوعًا المرتبطة بالتعلم الخاضع للإشراف هي التصنيف الذي يجعل التنبؤ بتسمية الفئة أمرًا معقدًا.
الخطي هو نوع من المصنفات في التصانيف في التصور تم تصنيفه كشكل فعال من الخوارزمية. وهو يعتمد بشكل أساسي على دالة خطية تساعد على إجراء تنبؤات إلى حد كبير. يتم تأطير التنبؤات بشكل أساسي اعتمادًا على دمج متجه الميزة والوزن. لقد اصطف المصنف الخطي فئتين مهمتين تساعدان على تحديد التصنيف الذي يتضمن تعلم الخوارزمية والبيانات. إذا تم تقسيم هذا التصنيف إلى مجموعتين، فسيتم تقسيم إحصائيات التدريب تلقائيًا إلى مجموعتين.
خوارزمية الإدراك الحسي هي التي تجد طريقها في دراسة تصنيف البيانات الثنائية. وهي متوفرة في أبسط أشكالها. وقد تم اشتقاق اسم المدرك التلقائي من العنصر الأساسي للخلية العصبية. في سيناريوهات التعلم الآلي، يلعب البيرسيبترون دورًا مهمًا. يمكن أن يتوفر البيرسيبترون في خوارزميات التعلم بسهولة في التعلم المعقد للمشاكل الرياضية. حتى أنه سيظهر لك بعض القيود التي لم ترها من قبل.
حسناً، هذه هي المشكلة الفعلية مع معظم الطلاب الذين يجدون صعوبة في تعلم المسائل الرياضية وتعلم خوارزمية البيرسيبترون. يسير التعلّم الإدراكي والتعلم الرياضي جنباً إلى جنب. في مرحلة ما من الزمن، لم يتم العثور على شبكة الإدراك التلقائي (Perceptron) قادرة على حل المسائل الرياضية الرئيسية. ومع ذلك، يمكن حل هذه المشاكل باستخدام شبكات متعددة الطبقات وتحسين التعلم.
في عصرنا الحالي، تلعب الشبكة الإدراكية دورًا مهمًا في سياق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. وقد تم اعتباره حلاً سريعًا وموثوقًا في مجموعة حل المشكلات الرياضية. يمتلك Perceptron جميع القدرات لفهم خوارزمية الرياضيات. أيضًا، إذا كنت تريد معرفة كيفية عمل البيرسيبترون فعليًا، فأنت بحاجة إلى فهم الشبكات الأكثر تعقيدًا بطريقة أسهل بكثير.
يتكون المدرك المستقبلي من عدد من المكونات مثل –
المدخلات في خوارزمية المُدخَلات في خوارزمية المُدْرَكات على أنها x1 و x2 و x3 و x4 وهكذا. تشير كل هذه المدخلات إلى قيم nالمدخلات الخاصة بالسمات و التواجد الكلي للسمات. في هذه الفئة، نا يوجد نوع خاص من المدخلات، وهو ما يسمى بالتحيز. سنشرح الآن التحيز لاحقًا.
يتم ملاحظة الأوزان كقيم يتم تخطيطها خلال جلسة إعداد الدراسة الإدراكية. تقدم الأوزان قيمة أولية في بداية تعلم الخوارزمية. مع حدوث كل عدم دقة في التدريب، يتم تحديث قيم الأوزان. ويشار إلى هذه القيم بشكل أساسي ب w1 و w2 و w3 و w4 وهكذا.
كما سبق أن ذكرنا أن التحيز هو نوع مميز من المدخلات. فهو يسمح للمصنفات بتأطير القرار من الموقع الأصلي إلى اليسار واليمين والأعلى والأسفل. فيما يتعلق بالجبر، يؤثر التحيز على المصنف لتأطير قراره في الحدود. وبالتالي، فإن الهدف الرئيسي من التحيز هو تغيير أو نقل كل نقطة إلى موضع معين لمساحة أو مسافة محددة. يسمح التحيز بتدريب النموذج وتعلم الجودة بطريقة سريعة.
وقد صُنِّفت خوارزميات الإدراك المستقبلي إلى مرحلتين؛ إحداهما هي جهاز الإدراك المستقبلي أحادي الطبقة، والأخرى جهاز الإدراك المستقبلي متعدد الطبقات. يقوم المدرك المستقبلي أحادي الطبقة بتنظيم أو تجميع الخلايا العصبية في طبقة واحدة من خلال تجميع الخلايا العصبية في طبقات متعددة. في سياق الإدراك التلقائي، تستفيد كل خلية عصبية من المدخلات وتقدم رد فعل لمجموعات الخلايا العصبية. وتستمر هذه العملية حتى تصل إلى الطبقة السابقة.
يتم استخدام التنشيط كشبكة غير خطية. يمكن لهذه الأغراض تغيير القيمة العصبية للشبكات بسهولة إلى 0 أو 1. تلعب قيمة التكيّف أيضًا دورًا مهمًا في تأطير مجموعة من البيانات التي يسهل تصنيفها بسهولة بالغة. ليس هذا فحسب، بل يمكن أيضًا استخدام دالة الخطوة بالاعتماد على مقدار القيمة المطلوبة. تلعب دالتان أخريان أيضًا دورًا في هذا السياق، وهما دالة الإشارة والدالة السهمية. .
تُلاحظ هذه القيم بين 0 و1 و1 و1 و1 على التوالي. وقد تم تعريف دالة الإشارة على أنها دالة انحناء قطعي زائدي وهي مثالية لشبكة عصبية متعددة الطبقات من نوع بيرسيبترون. من ناحية أخرى، الخطي المعدل هو نوع آخر من الدالة المتدرجة التي يمكن استخدامها للاقتراب من القيم – قيمة أكثر أو أقل من الصفر. ويحتاج التصنيف الخطي إلى أن يكون التصنيف الخطي مدركاً خطياً.
وهو عبارة عن تكاثر كل قيمة مدخلات أو سمة مرتبطة بقيمة الوزن المقابلة، وبالتالي يقدم مجموعاً للقيمة التي تسمى التجميع المرجح. يُشار إلى التجميع الموزون بالطريقة التالية ∑wifi لكل i -> [1 إلى n].
إن تعلُّم المُستقبِلات هو إجراء معقد، وهنا سوف تتعرف على بعض الخطوات المهمة التي يجب اتباعها لتعلم برنامج الخوارزمية هذا.
خوارزمية بيرسبترون هي الأنسب للتعامل مع المشاكل الرياضية متعددة الأوجه. تلعب بعض مجموعات المعلومات متعددة الأوجه مثل التعرف على الصور، يلعب البيرسيبترون دورًا مهمًا. من الصعب دراسة الخوارزمية بمساعدة KNN وطرق التصنيف الشائعة الأخرى.
إلى جانب ذلك، يعتبر البيرسيبترون متعدد الطبقات مثاليًا لحل مجموعة معقدة من البيانات والمشاكل. يعتبر دور التنشيط في التعلم المستقبلي إجراءً معقداً. ولكن يمكنك استخدام مجموعات مختلفة من وظائف التنشيط لفهم الخوارزميات عندما يكون معدل الدراسة بطيئًا نسبيًا.
إذا كنت ترغب في إتقان التعلّم الآلي بشكل ممتاز، يجب عليك تجميع المعرفة العملية في التعلّم الآليالمسائل، والبدء بأدوات التعلّم الآلي وخوارزميات التعلّم الآلي. سيساعدك ذلك على فهم بنية التعلم الآلي بأكملها وكيفية عملها في الواقع.nبمجرد أن تجمع المعرفة في كل هذه الموضوعات من خلال البرامج التعليمية عبر الإنترنت والكتب التعليمية عبر الإنترنت، يمكنك البدء في تطوير مشاريعك الخاصة في التعلم الآلي.
يتكون تدريب البرنامج الإدراكي من تغذية عينات تدريب متعددة وبالتالي حساب كل عينة منها. بعد الانتهاء من كل عينة، يتم تعديل قيمة الوزن بطريقة فعالة تقلل في النهاية من خطأ المخرجات وتحدد أيضًا الفرق بين المخرجات الفعلية والهدف المطلوب.
يتضمن المدرك الفردي التعلم العميق. لكن له عيبًا رئيسيًا واحدًا – يمكنه تعلم الدالة الخطية القابلة للفصل فقط. الآن للإجابة على سؤال حول مدى أهمية أو أهمية هذا العيب، يمكن القول أنه يمكن القول أنه خذ XOR وهي دالة بسيطة نسبيًا ولاحظ بعناية ما إذا كان يمكن تصنيفها بواسطة فاصل خطي أم لا.
من أجل معالجة هذه المشكلة، تحتاج إلى استخدام مستقبلات متعددة الطبقات، والتي تُعرف أيضًا باسم الشبكة العصبية المغذية إلى الأمام. إلى جانب ذلك، يمكنك أيضًا تكوين أو إنشاء مجموعة من الخلايا العصبية المدركة معًا لإنشاء آلية قوية للغاية لتعلم الخوارزمية.
يُعرّف المدرك في التعلم الآلي بشكل أساسي على أنه خوارزمية تستخدم للتعلم الخوارزمي الرياضي الخاضع للإشراف. يستخدم هذا بشكل أساسي في التصنيف الخطي حيث يتم إجراء التنبؤات بناءً على مخرجات الإنتاج الخطي. تتم العملية بأكملها باستخدام كيان بسيط يسمى متجه الميزة. يتم دمجها مع الخلايا العصبية والأوزان لأداء وظيفة التنبؤ بشكل مناسب.
ولتعريف الشبكة العصبية بعبارات بسيطة، فإن الشبكة العصبية هي مجموعة من المدركات المترابطة . يعتمد عملها بالكامل على عملية الضرب بين عنصرين مهمين – أحدهما الوزن والآخر المدخلات. يتم استخدام هذين العنصرين في المعالجة. ثم يتم تمرير المجموع من خلال دالة تنشيط فعالة تقوم بسحق قيمة النطاق الثنائي 0 و 1، وتوفر مخرجات تسمى المصنف.
في عملية التعلّم الآلي، يُلاحظ أن المُدْرِك هو خوارزمية بدأت التعلّم تحت الإشراف للأرقام الثنائية والمصنفات. وهو في حد ذاته في الأساس مصنف خطي يقوم بعمل تنبؤات بناءً على متنبئ خطي وهو مزيج من الوزن المحدد مع متجه الميزة.
وفقًا للمصنفات الخطية، يمكن تصنيف بيانات التدريب إلى فئتين مهمتين، وتقع جميع بيانات التدريب في هاتين الفئتين. يحدد المصنف الثنائي حقيقة أنه يجب أن يكون هناك فئتان لفهم التصنيف. سيجعل التعلم سهل الفهم.
يُستخدم المدرك الأساسي في فهم التصنيف الثنائي وتقع جميع بيانات التدريب والأمثلة في هذه الفئة. وقد تم اشتقاق المصطلح من وحدة أساسية تسمى الخلية العصبية.
اخترع فرانك روزنبلت خوارزمية الإدراك المستقبلي في العام 1957 من قبل فرانك روزنبلت في الولايات المتحدة الأمريكية للأبحاث البحرية. في البداية، لوحظ أن البيرسيبترون كان آلة وليس برنامجاً. تم التطبيق الأول لهذه الخوارزمية في البرمجيات. وقد تم بناؤه في سياق الأجهزة المصممة خصيصاً كجهاز مارك بيرسيبترون. تم تصميم هذه الآلة لغرض التعرف على الصور. وكان يتألف من مجموعة واسعة من 400 خلية ضوئية متصلة بالخلايا العصبية.
وتلعب المكونات الرئيسية للمستقبلات دورًا مهمًا في عملها. وبفضل هذه المكونات، يمكن فهم الخوارزميات الرياضية بسهولة. ومع ذلك، بالنسبة للتعلم المعقد، يجب أن يرتبط بنوع خاص من الخلايا العصبية يسمى التحيز. يساعد التحيز في تدريب النماذج بشكل أسرع وبجودة أفضل.
لقد حدث الكثير من الالتباس على مر السنين حول مسألة ما هو الإدراك الحسي. وقد قدم باحثون مختلفون تفسيرات مختلفة في هذا السياق. ولكن في النهاية، يبدو أن المدرك هو جزء مهم من الشبكة العصبية. وتشارك فيه الكثير من المكونات مثل المدخلات والتفعيل والتحيز والوزن.
تخرج كل هذه المكونات معًا بنتيجة مرضية مطلوبة لفهم الخوارزميات الرياضية المعقدة. هناك الكثير من مقاطع الفيديو التعليمية عبر الإنترنت، والتي تشرح كل شيء مع الرسوم البيانية والمعادلات. لفهم التعلّم الآلي، من الضروري معرفة ماهية الإدراك الحسي.
شركة SPOTO هي شركة معترف بها عالميًا تقدم مجموعة واسعة من الخدمات الاحترافية المصممة لتلبية الاحتياجات المتنوعة للمؤسسات في جميع أنحاء العالم. نحن متخصصون في التدريب التقني والتدريب على الأعمال، وتطوير تكنولوجيا المعلومات وحلول البرمجيات، وخدمات اللغات الأجنبية، والتعلم الرقمي، وتوفير الموارد والتوظيف، والاستشارات. يتجلى التزامنا الثابت بالتميز من خلال شهادات الأيزو 9001 و27001 وCMMIDEV/3، التي تؤكد على معاييرنا الاستثنائية. وبفضل سجلنا الحافل بالنجاحات الذي يمتد لأكثر من عقدين من الزمن، فقد قدمنا خدماتنا بفعالية لأكثر من 4000 مؤسسة في جميع أنحاء العالم.