پروژه شبکه های عصبی انواع آنها و روشهای نوین در شبکه های عصبی

قرن بیست و یکم را قرن ارتباطات و اطلاعات نام نهاده اند و این خود کوچکترین دلیل برای اهمیت برقراری ارتباط در دنیای امروز است. امروزه یک نگاه متخصص می تواند برای بسیاری از مشکلات و مسائلی که به ظاهر لاینحل هستند، یک راه حل مبتنی بر فناوری اطلاعات و ارتباطات به سادگی و به نحو شایسته ارائه کند. به عنوان مثال می توان به شبکه عصبی اشاره نمود که می تواند با بکارگیری سیستم های کامپیوتری، بین افراد مختلف در سر تا سر دنیا ارتباطی مطمئن و با کیفیت برقرار کند و هم حجم بسیار زیادی از محاسبات را در زمان بسیار کوتاهی انجام دهد. دانشمندانی که در پی توسعه این شبکه هستند، دنیایی را به تصویر می کشند که هر شخصی می تواند به راحتی وارد یک شبکه شود و از توان محاسباتی موجود در شبکه استفاده کند.در شیوه های نوین به جای استفاده از رایانه های اختصاصی برای حل مسائل بزرگ ، با استفاده از رایانه های موجود پراکنده که از همه توان محاسباتی خود استفاده نمی کنند، سعی می شود با جمع آوری این توانهای پراکنده که اغلب بی استفاده می مانند، کارهای خود را انجام دهند. این منابع محاسباتی اگرچه اغلب قدرت و هماهنگی رایانه های اختصاصی را ندارند، اما تعداد زیادی از آنها به وفور در مراکز عمومی از قبیل دانشگاه ها، اداره ها، کتابخانه ها و غیره و حتی در منازلی که اتصال قوی به اینترنت دارند یافت می شوند و این موجب می شود که توان محاسباتی آن در مجموع بسیار بالا باشد و در عین حال هزینه آن به مراتب پایین تر می باشد.مخصوصاً اینکه هزینه های نگهداری به عهده مالکین منابع می باشد و مدیریت این سیستم صرفاً از منابع برخط در زمانبندی برنامه ها استفاده می کنند. با استفاده از شبکه عصبی توان کامپیوتر ها دیگر بی معنا است ، صرف نظر از آن که کامپیوتر شما ضعیف و ابتدایی است ، می توانید به بیش از قدرت کامپیوتری دست یابید که هم اکنون در پنتاگون وجود داردهمان‌طور كه كامپيوتر براي پردازش اطلاعات از روش پردازش ‌اطلاعات در حافظه‌ي انسان مدل برداري كرد، فناوري نوين شبكه‌هاي عصبي مصنوعي ساختار محاسباتيِ موازي مغز او را مدل مي‌كند. درسال 1943 دو پژوهش‌‌‌گر به‌ نام‌هاي وارن مك كالچ Waren Mc Culloch و والتر پيتز Waltter Pitts مقاله‌اي در مورد شبكه‌هاي عصبي نوشتند. اين مقاله نخستين جرقه‌ي طراحي شبكه‌هاي عصبي مصنوعي بود.از آن زمان تاكنون انواع گوناگوني از شبكه‌ها به‌وجود آمده‌اند ولي همه‌ي آن‌ها در دو چيز مشترك‌اند: مجموعه‌اي از گره‌ها و رابطه‌هاي ميان گره‌ها. گره‌ها مي‌توانند به عنوان واحدهاي محاسبات در نظر گرفته شوند. ورودي‌ها به آن‌ها وارد مي‌شوند و پردازش مي‌شوند تا در نهايت يك خروجي به‌دست آيد. اين پردازش‌ها ممكن است بسيار ساده باشند (مانند جمع زدن ورودي‌ها) يا كاملاً پيچيده باشند (يك گره شامل يك شبكه‌ي ديگر باشد...). رابطه‌هاي ميان گره‌ها اطلاعات جاري ميان گره‌ها را تعيين مي‌كنند. تعامل ميان گره‌ها به‌وسيله‌ي اين رابطه‌ها منجر به يك رفتار سراسري در شبكه مي‌شود كه آن‌را برآيند مي‌نامند(چيزي شبيه كاركرد شبكه‌ي عصبي مغز!).نُرُن‌هاي زيستي پيام‌ (سيگنال‌)‌هايي از ميان سيناپس‌هايي كه روي دندريت‌ها يا روي غشاي سلول عصبي جاي‌ گرفته‌اند، دريافت مي‌كنند. وقتي كه ‌پيام‌هاي دريافتي به‌اندازه‌ي‌كافي قوي باشند (يعني از يك حد آستانه قوي‌تر باشند.) نُرُن فعال مي‌شود يك پيام به اكسون مي‌فرستد. اين پيام به سيناپس ديگري فرستاده مي‌شود و نُرُن ديگري را فعال مي‌كند. شبكه‌هاي عصبي مصنوعي تنها بخش كوچكي از ويژگي‌هاي شبكه‌هاي عصبي زيستي (طبيعي) را شبيه‌سازي مي‌كنند. در واقع از ديد متخصصان اين رشته هدف از ايجاد يك شبكه‌ي عصبي نرم‌افزاري ايجاد يك سازوكار براي حل مسايل مهندسي با الهام از الگوي رفتاري شبكه‌هاي زيستي است.

یک شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

آيا تاكنون به فرآيند فكر كردن خود فكر كرده‌ايد؟ يا اين‌كه چه‌طور چيز جديد ياد مي‌گيريد؟ يا حتما اين‌كه چه‌طور مي‌توانيد بعد از گذشت چند سال چهره‌ي هم‌كلاسي‌ها‌ي دبستان خود را بشناسيد؟ يا چه‌طور مي‌توانيد دست‌خط آدم‌هاي مختلف با تمام تفاوت‌هاي ميان خط‌هايشان را به‌راحتي بخوانيد؟
شبکه‌های عصبی را می‌توان با اغماض زیاد، مدل‌های الکترونیکی از ساختار عصبی مغز انسان نامید. به عبارت دیگریک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network (ANN)) ایده ای است برای پردازش اطلاعات که از سیستم عصبی زیستی) مغز انسان )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 پرداز شی فوق العاده بهم پیوسته تشکیل شده (neurons)که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ )موازی(عمل می کند. تا یک مسئله را حل نمایند. در این شبکه‌ها به کمک دانش برنامه نویسی، ساختار داده‌ای طراحی می‌شود که می‌تواند همانند نورون عمل کند ANN ها ،نظیر انسانها ، با مثال یاد می گیرند . یک ANN برای انجام وظیفه های 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.مکانیسم فراگیری و آموزش مغز اساساً بر تجربه استوار است. مدل‌های الکترونیکی شبکه‌های عصبی طبیعی نیز بر اساس همین الگو بنا شده‌اند و روش برخورد چنین مدل‌هایی با مسائل، با روش‌های محاسباتی که به‌طور معمول توسط سیستم‌های کامپیوتری در پیش گرفته شده‌اند، تفاوت دارد. می‌دانیم که حتی ساده‌ترین مغز‌های جانوری هم قادر به حل مسائلی هستند که اگر نگوییم که کامپیوترهای امروزی از حل آنها عاجز هستند، حداقل در حل آنها دچار مشکل می‌شوند. به عنوان مثال، مسائل مختلف شناسایی الگو، نمونه‌ای از مواردی هستند که روش‌های معمول محاسباتی برای حل آنها به نتیجه مطلوب نمی‌رسند. درحالی‌که مغز ساده‌ترین جانوران به‌راحتی از عهده چنین مسائلی بر می‌آید. تصور عموم کارشناسان IT بر آن است که مدل‌های جدید محاسباتی که بر اساس شبکه‌های عصبی بنا می‌شوند، جهش بعدی صنعت IT را شکل می‌دهند. تحقیقات در این زمینه نشان داده است که مغز، اطلاعات را همانند الگو‌ها (pattern) ذخیره می‌کند. فرآیند ذخیره‌سازی اطلاعات به‌صورت الگو و تجزیه و تحلیل آن الگو‌، اساس روش نوین محاسباتی را تشکیل می‌دهند. این حوزه از دانش محاسباتی (computation) به هیچ وجه از روش‌های برنامه‌نویسی سنتی استفاده نمی‌کند و به‌جای آن از شبکه‌های بزرگی که به‌صورت موازی آرایش شده‌اند و تعلیم یافته‌اند، بهره می‌جوید.

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی

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 تجزیه 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 نامWarren McCulloch ویک منطق دان به نام Walter Pits ساخته شد . اما محدودیتهای تکنولوژی در آن زمان اجازه کار بیشتر به آنها نداد.از قرن نوزدهم به طور همزمان اما جداگانه از سویی نروفیزیولوزیست‌ها سعی کردند سامانه یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند تا مدل ریاضی بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‌ها در شبیه سازی با استفاده از یک مدل منطقی توسط مک کلوک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این مدل فرضیه‌هایی در مورد عملکرد نورون‌ها ارائه می‌کند. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‌ها و ایجاد خروجی است. چنانچه حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد اصطلاحا نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای توابع ساده مثل AND و OR بود.. نه تنها نروفیزیولوژیست‌ها بلکه روان شناسان و مهندسان نیز در پیشرفت شبیه سازی شبکه‌های عصبی تاثیر داشتند. در سال 1958 شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه به همراه یک لایه وسط که به عنوان لایه پیوند شناخته شده می‌باشد، است. این سامانه می‌تواند یاد بگیرد که به ورودی داده شده خروجی تصادفی متناظر را اعمال کند. سامانه دیگر مدل خطی تطبیقی نورون می‌باشد که در سال 1960 توسط ویدرو و هاف (دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه‌های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. Adalaline یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده بود، روشی که برای آموزش استفاده می‌شد با پرسپترون فرق داشت.با وجود اینکه اشتیاق عمومی و سرمایه گذاری‌های موجود به حداقل خود رسیده بود، برخی محققان تحقیقات خود را برای ساخت ماشین‌هایی که توانایی حل مسائلی از قبیل تشخیص الگو را داشته باشند، ادامه دادند. از جمله گراسبگ که شبکه‌ای تحت عنوان Avalanch را برای تشخیص صحبت پیوسته و کنترل دست ربات مطرح کرد. همچنین او با همکاری کارپنتر شبکه‌های ART را بنانهادند که با مدل‌های طبیعی تفاوت داشت. اندرسون و کوهونن نیز از اشخاصی بودند که تکنیک‌هایی برای یادگیری ایجاد کردند. ورباس در سال 1974 شیوه آموزش پس انتشار خطا را ایجاد کرد که یک شبکه پرسپترون چندلایه البته با قوانین نیرومندتر آموزشی بود.پیشرفت‌هایی که در سال 1970 تا 1980 بدست آمد برای جلب توجه به شبکه‌های عصبی بسیار مهم بود. برخی فاکتورها نیز در تشدید این مساله دخالت داشتند، از جمله کتاب‌ها و کنفرانس‌های وسیعی که برای مردم در رشته‌های متنوع ارائه شد. امروز نیز تحولات زیادی در تکنولوژی ANN ایجاد شده‌است.

چرا از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنیم

شبکه‌های عصبی با توانایی قابل توجه خود در استنتاج نتایج از داده‌های پیچیده می‌توانند در استخراج الگوها و شناسایی گرایش‌های مختلفی که برای انسان‌ها و کامپیوتر شناسایی آنها بسیار دشوار است استفاده شوند. 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 دلخواه جدید و جواب سؤال های " چه می شد اگر " استفاده کرد.

مزیتهای شبکه های عصبی

یادگیری انطباق پذیر: قابلیت یاد گیری نحوه انجام وظایف بر پایه اطلاعات داده شده برای تمرین و تجربه های مقدماتی می باشداین توانایی یادگیری را در واقع اصلاح شبکه را گویند.
-1سازماندهی توسط خود: یک شبکه عصبی مصنوعی به صورت خودکار سازماندهی و ارائه داده‌هایی که در طول آموزش دریافت کرده را انجام دهد. نورون‌ها با قاعدهٔ یادگیری سازگار شده و پاسخ به ورودی تغییر می‌یابد.
-2 عملکرد بهنگام : (Real time ) محاسبات ANN می تواند بصورت موازی انجام شود، و سخت افزارهای مخصوصی طراحی و و ساخت آن برای دریافت نتایج بهینه قابلیت‌های شبکه عصبی مصنوعی است انجام شود.
-3تحمل اشتباه بدون ایجاد وقفه در هنگام کد گذاری اطلاعات: با 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. ولی برخی امکانات آن با وجود مشکلات بزرگ همچنان حفظ می‌شود.
-4 دسته بندی : شبکه‌های عصبی قادر به دسته بندی ورودی‌ها بر ای دریافت خروجی مناسب می‌باشند.
-5تعمیم دهی : این خاصیت شبکه را قادر می‌سازد تا تنها با برخورد با تعداد محدودی نمونه، یک قانون کلی از آن را به دست آورده، نتایج این آموخته‌ها را به موارد مشاهده از قبل نیز تعمیم دهد. توانایی که در صورت نبود آن سامانه باید بی نهایت واقعیت‌ها و روابط را به خاطر بسپارد.
-6 پایداری- انعطاف پذیری : یک شبکه عصبی هم به حد کافی پایدار است تا اطلاعات فراگرفته خود را حفظ کند و هم قابلیت انعطاف و تطبیق را دارد و بدون از دست دادن اطلاعات قبلی می‌تواند موارد جدید را بپذیرد.

شبکه‌های عصبی در مقایسه با کامپیوترهای معمولی(سنتی )

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(بدون ابهام دنبال می کند) 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 دقت 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 کارایی بدست آید. شبکه های عصبی معجزه نمی کنند اما اگر خردمندانه به کار گرفته شوند نتایج شگفت آوری را خلق میکنند.