ما هي الشبكة العصبية Feedforward؟

الشبكة العصبية المغذية هي نوع من الشبكات العصبية حيث لا تنتقل اتصالات الوحدة في حلقة ، بل في مسار واحد موجه. هذا يختلف عن الشبكة العصبية المتكررة ، حيث يمكن للمعلومات أن تتحرك للأمام وللخلف في جميع أنحاء النظام. ربما تكون الشبكة العصبية المغذية هي أكثر أنواع الشبكات العصبية شيوعًا ، لأنها واحدة من أسهل الشبكات للفهم والتكوين. تُستخدم هذه الأنواع من الشبكات العصبية في التنقيب عن البيانات ومجالات أخرى من الدراسة حيث يكون السلوك التنبئي مطلوبًا.

الشبكة العصبية هي شبكة ذكاء اصطناعي مصممة لتقليد عمليات “التفكير” للدماغ البشري بشكل فضفاض. من خلال تغذية سلاسل البيانات في الشبكة ، يتم منح الكمبيوتر فرص “تعلم” الأنماط التي تتدفق من خلالها ، مما يمكّنه من تحديد الإجابات بشكل صحيح وتقديم تحليل الاتجاهات. يتم استخدامها في المهام التي تتطلب درجة معينة من التعلم والتعرف على الأنماط ، مثل أثناء عمليات التنقيب عن البيانات. استخراج البيانات هو ببساطة تحليل الاتجاهات من مجموعة من المعلومات ، مثل تحليل اتجاهات شراء المستهلك وتطورات سوق الأوراق المالية.

تنتقل المعلومات التي تنتقل عبر شبكة عصبية تلقائية إلى طبقة الإدخال ، وتنتقل عبر الطبقة المخفية ، وتخرج من الطبقة الخارجية للشبكة ، مما يوفر للمستخدم النهائي إجابة على استعلامه. طبقة الإدخال هي ببساطة المكان الذي يدخل فيه المستخدم البيانات الأولية أو معلمات المعلومات. تتم عملية التعامل في الطبقة المخفية ، حيث يتراجع الكمبيوتر عن “تجربته” في التعامل مع بيانات مماثلة لإنتاج رد تقديري. يتم توجيه المعلومات عبر طبقة الإخراج ، حيث يتم تقديم إجابة إلى المستخدم النهائي.

عادةً ما تصبح الشبكة العصبية المغذية أكثر كفاءة حيث يزودها المستخدم النهائي بمزيد من البيانات التجريبية. مثل حساب المتوسط ​​، سيتم الوصول إلى نتيجة أكثر دقة من استخدام عدد كبير من أحداث الاختبار. على سبيل المثال ، احتمال دحرجة “1” على قالب نرد سداسي الجوانب هو 16.667 بالمائة ؛ لكن الأمر سيستغرق مئات أو آلاف عمليات المحاكاة قبل تأكيد المتوسط ​​المحسوب من خلال استخدام بيانات العالم الحقيقي. الشبكات العصبية المغذية هي نفسها ؛ ستصبح ردودهم أكثر دقة بمرور الوقت والخبرة.