أسباب رعشة شاشة الموبايل

 

 

  مفهوم الانتشار الخلفي

قد يهمك كيف احمى نفسى من سرقة الصور  و اخفاء منشورات الفيس بوك

 

مفهوم الانتشار العكسي

عـلـى أنها خوارزمية مكتوبة بلغة برمجة تُستخدم لتدريب شبكة عصبية عـلـى اكتشاف الأخطاء ، ثم العكس مـ ن خلال الطبقات لإصلاح الأخطاء ، وتتكرر هذه العملية حتى لا توجد أخطاء ويتطابق الناتج الفعلي مع مباراة الإخراج المتوقعة أو المتوقعة. ، ثمّ الرجوع بالتسلسل عبر الطبقات بشكل عكسيّ لإصلاح الخطأ، ويستمرّ تكرار هذه العمليّة إلى أن ينعدم الخطأ وتتطابق المخرجات الفعلية مع المخرجات المتوقعة أو المطلوبة،

ثم تتم الموافقة عـلـى النموذج كنموذج موثوق به.
تتكون الشبكة العصبية مـ ن مجموعة مـ ن الطبقات ، وهي طبقة إدخال وطبقة إخراج ومجموعة مـ ن الطبقات المخفـ ية بينهما. إدخال النواتج ، أو بعبارة أخرى ، ترتيبها فـ ي طبقة المخرجات.
Google يعد محرك بحث

 الشهير مثالاً عـلـى الشبكة العصبية ؛ حيث تمـــثل البيانات مـ ن الصور والنص الخلايا فـ ي طبقة الإدخال ، وتمـــثل نتائج البحث المعروضة لنا فـ ي محرك البحث الخلايا فـ ي طبقة 

الإخراج.]

قد يهمك نقل البيانات من الهاتف القديم إلى الجديد بدون برامج

قد يهمك كيف تربح من لايكات الفيسبوك

أهمية التكاثر العكسي:

أهمية خوارزمية

 Backpropagation

: هي كما يلي

بسيط وسريع وسهل البرمجة.

لا يتطلب مـ ن المستخدم تعلم مهارات خاصة ، فقط اضبط الأرقام المدخلة (الأوزان).

طريقة معيارية فعالة للغاية لأن الشبكات العصبية يمكنها تمييز وتصنيف ملايين أجزاء البيانات فـ ي وقت قياسي ، حيث يستغرق هذا العمل وقتًا طويلاً بالنسبة للبشر ، بالإضافة إلى العديد مـ ن الأخطاء التي يصعب اكتشافها وإصلاحها مـــثل الخوارزمية.

المرونة وإمكانية التعديل المستمر مـ ن خلال تعديل الوزن.

تطبيق

Backpropagation

تستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه الخوارزمية بشكل أساسي ، والتطبيقات التي تستخدم هذه الخوارزمية هي كما يلي:]

أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعرف عـلـى الصور والوجوه ، ومـ ن الأمـــثلة عـلـى ذلك طباعة الوجه فـ ي الهواتف الذكية.

أنظمة التعرف عـلـى الكلام ، مـــثل محرك البحث الصوتي مـ ن

Google.

عند الحديث عن أنظمة الذكاء الاصطناعي ، مـــثل الروبوتات ومساعدات الهواتف الذكية ، فـ ي هذه الحالة ، تقوم الخوارزميات بتدريب الشبكات العصبية عـلـى نطق الحروف والكلمات

ما هي انواع الشبكات العصبية؟

 

تتكوّن الشبكة العصبية من مجموعة من الطبقات، وهي طبقة المدخلات، وطبقة المخرجات، ومجموعة من الطبقات المخفيّة بينهما، وتتكوّن كل طبقة من الطبقات من مجموعة من الوحدات أو العُقَد، وتتصلّ هذه الوحدات معاً عبر الطبقات، ويُعطى كلّ منها وزناً، ونعني بالوزن أهميّة 

الظهور في مقدّمة المخرجات، أو بمعنىً آخر ترتيبها في طبقة المخرجات.

قد يهمك طريقة استخدام ماسنجر فقط بدون حساب فيسبوك و استرجاع حساب فيسبوك بعد فقدان كلمة السر

من تطبيقات الشبكات العصبية الاصطناعية؟

 

 يُعتبر محرك البحث الشهير لشركة جوجل مثالاً على الشبكات العصبيّة؛ حيث تُمثّل البياناتُ من الصور، والكلمات الوحدات في طبقة المدخلات، بينما تُمثّل نتائج البحث التي تظهر لنا في محرك البحث الوحدات في طبقة المخرجات.

CNN ما هي خوارزمية

 

تكمن وظيفة خوارزميّة الانتشار الخلفي بتعليم الشبكة العصبية (محرك البحث) أن يُظهر الوحدات في طبقة المخرجات (نتائج البحث) بترتيب الأوزان التي أُعطيت للوحدات في طبقة المدخلات، فإن لم تظهر النتائج بالترتيب المطلوب، فهذا يعني أنّ هناك دالة خطأ، لذا يَقوم المستخدم بإعادة ضبط أوزان الوحدات في طبقة المدخلات حتى تصبح النتائج الفعليّة متطابقة مع النتائج المطلوبة.

قد يهمك كيف تشهر حسابك في الانستقرام و ما المقصود بمصطلح بايو انستقرام Instagram Bio؟

 

 آلية عمل الانتشار الخلفي :

يُمكن توضيح آلية عمل الخوارزميّة كما يأتي:

 X يُدخل المستخدم المدخلات، ولنفرض أنّه أدخل القيمة

 X تَستقبل طبقة المدخلات القيمة

 W تُعطى المدخلات أوزاناً عشوائيّة ويُرمز لها بالرمز

. يُحسب ناتج كلّ وحدة عصبيّة من طبقة الإدخال، مروراً بالطبقات المخفيّة، وصولاً إلى طبقة الإخراج. يُحسب الخطأ في المخرجات؛ بطرح المخرجات المطلوبة من المخرجات الناتجة فعلياً.

تُضبط الأوزان من جديد لتقليل الخطأ لكن بشكل عكسي، من طبقة المخرجات، مروراً بالطبقات المخفيّة وصولاً إلى طبقة المدخلات. تُكرّر العمليّة إلى أن تُصبح قيمة الخطأ أقل ما يُمكن، ويحصل على المخرجات المطلوبة. أهمية الانتشار الخلفي تتمثل أهميّة خوارزمية الانتشار الخلفيّ بما يأتي:

عدد البيانات اللازمة في تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية

الشبكات العصبية الاصطناعية بالماتلاب

بسيطة وسريعة وسهلة البرمجة.

 لا تتطلّب من المستخدم تعلّم مهارات خاصّة، فالمطلوب فقط ضبط أرقام الإدخال (الأوزان).

 نهج قياسيّ ويعمل بكفاءة عالية، فبسببها تميّز الشبكة العصبية ملايين البيانات وترتبّها في وقت قياسي، حيث يتطلّب هذا العمل من البشر وقتاً طويلاً لإنجازه، عدا عن الأخطاء الكثيرة التي يصعب اكتشافها وتعديلها كما تفعل الخوارزمية. المرونة وإمكانيّة التعديل المستمر بإعادة ضبط 

الأوزان.

قد يهمك  كيفية معرفة ما إذا كان حسابك على فيسبوك ماسنجر مراقب

تطبيقات الانتشار الخلفي:

 تَستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه الخوارزمية بشكل أساسيّ، ومن التطبيقات التي تستخدم هذه الخوارزميّة ما يأتي:

أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعرّف على الصور والوجه، ومن الأمثلة عليها بصمة الوجه في الهواتف الذكيّة. أنظمة التعرّف على الكلام، مثل محرك البحث الصوتيّ في جوجل. أنظمة الذكاء الاصطناعي الناطقة، مثل الروبوتات، ومساعدات الهواتف الذكيّة، حيث تدرِّب الخوارزميةُ في هذه الحالة الشبكةَ العصبية على نطق الحروف والكلمات.

قد يهمك طريقة عمل حساب في الاب ستور  و تحميل تطبيقات Signal و تليجرام بسبب واتساب   

 مع تمنياتى بالسعادة

 

تعديل المقال