شبکه عصبی، یک مدل یادگیری ماشینی است که از نورون‌های مصنوعی تشکیل شده است همچنین در سال‌های اخیر، مدل‌های یادگیری عمیق به‌طور گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف از جمله ترجمه ماشین، تشخیص بیماری، تشخیص تصاویر و پیش‌بینی بازار سهام مورد استفاده قرار گرفته‌اند. معماری این مدل‌ها از شبکه‌ عصبی تشکیل شده است که شبیه‌سازی مغز انسان هستند. افرادی که به هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند، با مطالعه این مقاله می‌توانند با مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی و کاربردهای آن آشنا شوند.

برای تعریف شبکه عصبی و کاربرد آن، ابتدا باید یادگیری عمیق را تعریف کنیم و تفاوت آن با یادگیری ماشین را مشخص کنیم. این مقاله علاوه بر این اهداف، به توضیح رویکردهای موجود در یادگیری عمیق، انواع شبکه‌های عصبی و مزایا و معایب هر یک از آنها می‌پردازد.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری عمیق (Deep Learning) یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند تا به ماشین‌ها اجازه دهد تا از طریق داده‌های آموزشی، بدون دخالت انسان، یاد بگیرند و الگوهای پیچیده را در داده‌ها کشف کنند.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین (Machine Learning) یک حوزه گسترده است که شامل طیف گسترده‌ای از روش‌ها می‌شود که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند. یادگیری عمیق یکی از روش‌های یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند.

تفاوت اصلی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در این است که یادگیری عمیق از چندین لایه پردازش استفاده می‌کند، در حالی که یادگیری ماشین ممکن است از یک یا چند لایه پردازش استفاده کند. لایه‌های پردازش در یادگیری عمیق، به ماشین اجازه می‌دهند تا الگوهای پیچیده‌تری را در داده‌ها کشف کند.

شبکه عصبی به زبان ساده

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) مدل‌های محاسباتی هستند که از واحدهای پردازشی ساده‌ای به نام نورون تشکیل شده‌اند. نورون‌ها با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند تا الگوها را در داده‌ها شناسایی کنند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی به دلیل شباهت به مغز انسان نامگذاری شده‌اند. مغز انسان نیز از میلیاردها نورون تشکیل شده است که با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند.

آناتومی یک نورون
جزئیات شبکه عصبی

در مغز انسان، نورون‌ها از طریق دندریت‌ها (Dendrites) به یکدیگر متصل می‌شوند. دندریت‌ها ورودی‌ها را از سایر نورون‌ها دریافت می‌کنند. نورون، از این ورودی‌ها، یک سیگنال الکتریکی تولید می‌کند و از طریق آکسون (Axon) به خروجی می‌دهد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز به همین ترتیب کار می‌کنند. نورون‌های شبکه عصبی مصنوعی از طریق وزن‌ها (Weights) به یکدیگر متصل می‌شوند. وزن‌ها نشان می‌دهند که هر ورودی تا چه اندازه بر خروجی یک نورون تأثیر می‌گذارد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند برای حل انواع مختلفی از مسائل استفاده شوند. از جمله کاربردهای شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • طبقه‌بندی تصاویر
  • تشخیص گفتار
  • پیش‌بینی بازار سهام
  • ترجمه ماشین
  • تشخیص بیماری

شبکه عصبی از چه قسمت‌هایی تشکیل شده ؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) از واحدهای پردازشی ساده‌ای به نام نورون تشکیل شده‌اند که به آنها گره نیز گفته می‌شود. نورون‌ها از طریق وزن‌ها (Weights) به یکدیگر متصل می‌شوند. وزن‌ها نشان می‌دهند که هر ورودی تا چه اندازه بر خروجی یک نورون تأثیر می‌گذارد.

شبکه‌های عصبی مصنوعی از لایه‌های مختلفی تشکیل می‌شوند. لایه اول، لایه ورودی است که داده‌های خام را دریافت می‌کند. لایه‌های بعدی، لایه‌های پنهان هستند که الگوها را در داده‌ها شناسایی می‌کنند. لایه آخر، لایه خروجی است که پیش‌بینی‌ها یا نتیجه‌گیری‌ها را ارائه می‌دهد.

در یک شبکه عصبی ساده، یک یال از یک نورون در یک لایه به یک نورون در لایه دیگر متصل می‌شود. هر یال یک وزن عددی دارد که بر اساس تجربه، قابل تغییر یا فرمول‌سازی است.

اگر مجموع وزن‌های یال‌های متصل‌به‌هم، شرط یک آستانه (Threshold) را برطرف کنند، یک نورون در لایه بعدی فعال می‌شود. این حد آستانه توسط تابع فعال‌ساز (Activation Function) تعیین می‌شود.

تابع فعال سازی

تابع فعال‌ساز یک تابع ریاضی است که به یک نورون می‌گوید که چگونه پاسخ دهد. انواع مختلفی از تابع فعال‌ساز وجود دارد که هر کدام برای کاربردهای خاصی مناسب هستند.

اجزا شبکه های عصبی شبکه های عصبی از چه قسمت‌هایی تشکیل شده است ؟
اجزا شبکه های عصبی

همچنین توجه کنید که برای اطمینان از فعال‌شدن متفاوت گره‌ها، هر یال یک وزن منحصربه‌فرد دارد. این بدان معناست که هر ورودی تأثیر متفاوتی بر خروجی یک نورون دارد. به عنوان مثال، در شکل زیر، گره A از ورودی 1 تأثیر بیشتری می‌پذیرد، در حالی که گره B از ورودی 2 تأثیر بیشتری می‌پذیرد.

میزان اختلاف بین این دو اندازه‌گیری می‌شود و به عنوان هزینه یا مقدار هزینه شناخته می‌شود. هدف از مرحله آموزش، کاهش مقدار هزینه تا جایی است که پیش‌بینی مدل تا حد زیادی به خروجی واقعی شبیه شود.

این هدف با تغییر وزن‌های شبکه تا جایی که کمترین مقدار هزینه ممکن به دست بیاید، انجام می‌شود. این فرایند آموزش شبکه عصبی، انتشار به عقب نامیده می‌شود. در انتشار به عقب، خطا از لایه خروجی به لایه‌های پایین‌تر منتقل می‌شود. این خطا برای به‌روزرسانی وزن‌های شبکه استفاده می‌شود.

کاربردهای شبکه عصبی

شبکه‌های عصبی مدل‌های محاسباتی هستند که می‌توانند الگوها را در داده‌ها شناسایی کنند. این الگوها می‌توانند از نوع خطی یا غیرخطی باشند. شبکه‌های عصبی می‌توانند برای حل انواع مختلفی از مسائل استفاده شوند، از جمله:

دسته‌بندی: شبکه‌های عصبی می‌توانند داده‌ها را به گروه‌های مختلف طبقه‌بندی کنند. به عنوان مثال، می‌توان از شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی تصاویر، متن یا داده‌های صوتی استفاده کرد.

شبکه عصبی برای طبقه‌بندی تصاویر
شبکه عصبی

خوشه‌بندی: شبکه‌های عصبی می‌توانند داده‌ها را به گروه‌های مشابه تقسیم کنند. به عنوان مثال، می‌توان از شبکه‌های عصبی برای خوشه‌بندی مشتریان، محصولات یا داده‌های ژنتیکی استفاده کرد.

رگرسیون: شبکه‌های عصبی می‌توانند رابطه بین متغیرها را پیش‌بینی کنند. به عنوان مثال، می‌توان از شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت سهام، فروش محصولات یا نتایج انتخابات استفاده کرد.

شبکه‌های عصبی در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارند، از جمله:

  • بینایی ماشین: شبکه‌های عصبی می‌توانند برای شناسایی اشیا، تشخیص چهره و تشخیص حرکت استفاده شوند.
  • پردازش زبان طبیعی: شبکه‌های عصبی می‌توانند برای ترجمه زبان‌ها، تشخیص گفتار و پاسخ به سؤالات استفاده شوند.
  • یادگیری ماشین پزشکی: شبکه‌های عصبی می‌توانند برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی پاسخ به درمان و طراحی داروهای جدید استفاده شوند.
  • رباتیک: شبکه‌های عصبی می‌توانند برای کنترل ربات‌ها و ایجاد هوش مصنوعی مصنوعی استفاده شوند.

شبکه‌های عصبی یک ابزار قدرتمند هستند که می‌توانند برای حل انواع مختلفی از مسائل استفاده شوند. با پیشرفت فناوری، شبکه‌های عصبی به طور فزاینده‌ای در زندگی روزمره ما مورد استفاده قرار می‌گیرند.

روش رگرسیون در یادگیری عمیق چیست ؟

در یادگیری عمیق، روش رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توان از رگرسیون برای پیش‌بینی قیمت سهام، فروش محصولات یا نتایج انتخابات استفاده کرد.

در مسائل رگرسیون، شبکه عصبی به دنبال رابطه‌ای بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته است. متغیرهای مستقل ویژگی‌های داده‌ها هستند و متغیر وابسته مقداری است که باید پیش‌بینی شود.

برای آموزش مدل رگرسیون، از مجموعه داده‌ای استفاده می‌شود که شامل مقادیر متغیرهای مستقل و متغیر وابسته است. مدل رگرسیون با استفاده از این داده‌ها، رابطه‌ای بین متغیرهای مستقل و متغیر وابسته را یاد می‌گیرد.

پس از آموزش مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی مقادیر متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل استفاده کرد.

روش دسته بندی در یادگیری عمیق چیست ؟

در یادگیری عمیق، روش دسته‌بندی برای تقسیم داده‌ها به گروه‌های مختلف استفاده می‌شود. به عنوان مثال، می‌توان از دسته‌بندی برای طبقه‌بندی تصاویر، متن یا داده‌های صوتی استفاده کرد.

در روش دسته‌بندی، مدل یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه داده‌ای که شامل داده‌های برچسب‌خورده است، آموزش می‌بیند. داده‌های برچسب‌خورده داده‌هایی هستند که هر یک از آنها به یک گروه خاص اختصاص داده شده است.

مدل یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه داده‌های آموزشی، الگوهایی را در داده‌ها شناسایی می‌کند که می‌تواند برای پیش‌بینی گروه داده‌های جدید استفاده شود.

نمونه‌هایی از کاربرد روش دسته‌بندی در یادگیری عمیق:

  • طبقه‌بندی تصاویر: تشخیص چهره، تشخیص اشیا، تشخیص سرطان پوست
  • طبقه‌بندی متن: تشخیص اسپم، طبقه‌بندی اخبار، طبقه‌بندی نظرات
  • طبقه‌بندی داده‌های صوتی: تشخیص گفتار، طبقه‌بندی موسیقی، تشخیص نویز

روش خوشه بندی در یادگیری عمیق چیست ؟

در روش خوشه‌بندی، مدل یادگیری عمیق بدون نیاز به اینکه بداند هر داده به کدام گروه تعلق دارد، الگوهایی را در داده‌ها شناسایی می‌کند که می‌تواند برای تقسیم داده‌ها به گروه‌های مشابه استفاده شود.

به عنوان مثال، برای خوشه‌بندی مشتریان یک فروشگاه، می‌توان از مدل یادگیری عمیق استفاده کرد. مدل یادگیری عمیق با بررسی ویژگی‌های مشتریان، آنها را به گروه‌های مشابه تقسیم می‌کند.

گروه‌های مشابه می‌توانند بر اساس ویژگی‌های مختلفی مانند سن، جنسیت، محل سکونت، سابقه خرید و غیره تشکیل شوند.

مزیت روش خوشه‌بندی نسبت به روش دسته‌بندی این است که نیازی به داده‌های برچسب‌خورده ندارد. این امر باعث می‌شود که روش خوشه‌بندی در مواردی که تهیه داده‌های برچسب‌خورده دشوار یا غیرممکن است، کاربرد بیشتری داشته باشد.

همچنین، روش خوشه‌بندی می‌تواند برای شناسایی گروه‌های جدیدی از داده‌ها استفاده شود که پیش از این شناسایی نشده بودند. این امر می‌تواند برای کشف الگوهای جدید در داده‌ها مفید باشد.

انواع سلول‌ها و لایه‌ها در شبکه‌های عصبی

یک شبکه عصبی رایج از سه لایه تشکیل می‌شود: لایه ورودی، لایه مخفی، و لایه خروجی. داده‌ها ابتدا از لایه ورودی دریافت می‌شوند، جایی که ویژگی‌های گسترده‌ای شناسایی می‌شوند. سپس، لایه‌های مخفی داده‌ها را تحلیل و پردازش می‌کنند. با عبور از هر لایه مخفی، داده‌ها ساده‌تر می‌شوند. نتیجه نهایی در لایه خروجی نشان داده می‌شود.

لایه‌های مخفی به این دلیل مخفی نامیده می‌شوند که مانند بینایی انسان، اشیا را بین لایه‌های ورودی و خروجی تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. برای مثال، زمانی که انسان‌ها چهار خط متصل‌به‌هم را به شکل یک مربع می‌بینند، به‌سرعت آن چهار خط را به‌عنوان یک مربع می‌شناسند. ما چهار خط را به‌عنوان چهار خط مستقل و بدون ارتباط با یکدیگر نمی‌بینیم. مغز تنها متوجه لایه خروجی می‌شود. شبکه‌های عصبی نیز تقریباً شبیه به این فرایند عمل می‌کنند، به‌طوری‌که داده‌ها را در لایه‌های مختلف تشریح و باز می‌کنند و با دست‌کاری لایه‌های مخفی تلاش می‌کنند تا خروجی نهایی را تولید کنند.

شبکه روبه‌جلو ساده‌ترین شکل شبکه عصبی است. در این شبکه، سیگنال‌ها تنها در یک‌جهت در جریان هستند و هیچ حلقه‌ای در شبکه وجود ندارد.

شبکه‌های عصبی از واحدهای پردازشی کوچکی به نام نورون تشکیل شده‌اند. نورون‌ها در لایه‌هایی به هم متصل شده‌اند که هر لایه وظیفه خاصی را بر عهده دارد.

لایه‌های شبکه عصبی:

  • لایه ورودی (Input Layer): لایه‌ای است که داده‌های خام به آن وارد می‌شود.
  • لایه‌های مخفی (Hidden Layers): لایه‌هایی هستند که داده‌های ورودی را پردازش و تجزیه‌وتحلیل می‌کنند.
  • لایه خروجی (Output Layer): لایه‌ای است که نتیجه پردازش داده‌ها را ارائه می‌دهد.

انواع نورون‌ها:

  • نورون‌های پرسپترون (Perceptron): ساده‌ترین نوع نورون است که از یک تابع فعال‌ساز خطی استفاده می‌کند.
  • نورون‌های MLP (Multilayer Perceptron): نورون‌هایی هستند که از چندین لایه مخفی تشکیل شده‌اند.
  • نورون‌های CNN (Convolutional Neural Network): نورون‌هایی هستند که از فیلترهای کانولوشن برای استخراج ویژگی‌های داده‌های تصویری استفاده می‌کنند.
  • نورون‌های RNN (Recurrent Neural Network): نورون‌هایی هستند که دارای حلقه‌هایی هستند که باعث می‌شود آنها بتوانند اطلاعات را از گذشته به یاد داشته باشند.

شبکه‌های عصبی روبه‌جلو (Feed-Forward Neural Networks):

شبکه‌های عصبی روبه‌جلو ساده‌ترین نوع شبکه‌های عصبی هستند. در این شبکه‌ها، سیگنال‌ها تنها در یک جهت در جریان هستند و هیچ حلقه‌ای در شبکه وجود ندارد.

فرض کنید می‌خواهیم یک شبکه عصبی برای تشخیص چهره آموزش دهیم. در این صورت، لایه ورودی از ویژگی‌های تصویر چهره تشکیل می‌شود، لایه‌های مخفی برای استخراج ویژگی‌های مهم چهره استفاده می‌شوند و لایه خروجی یک برچسب را برای هر چهره تولید می‌کند.

شبکه عصبی پرسپترون

پرسپترون یک نوع شبکه عصبی روبه‌جلو است که از یک یا چند ورودی، یک پردازنده (Processor) و یک خروجی تشکیل شده است. پرسپترون‌ها ساده‌ترین نوع شبکه‌های عصبی هستند و می‌توانند برای حل مسائل طبقه‌بندی دودویی استفاده شوند.

پرسپترون از یک یا چند ورودی، یک پردازنده (Processor) و یک خروجی تشکیل شده است. ورودی‌ها به پردازنده وارد می‌شوند و پس از پردازش، خروجی تولید می‌شود.

هر ورودی به یک وزن متصل است. وزن‌ها مقادیری هستند که مشخص می‌کنند هر ورودی چقدر بر خروجی تأثیر می‌گذارد.

تابع فعال‌سازی یک تابع ریاضی است که ورودی‌ها را به خروجی تبدیل می‌کند. در پرسپترون‌ها، تابع فعال‌سازی معمولاً یک تابع خطی یا غیرخطی است.

پرسپترون‌ها برای حل مسائل طبقه‌بندی دودویی استفاده می‌شوند. در این مسائل، داده‌ها به دو دسته تقسیم می‌شوند. پرسپترون باید بتواند داده‌های هر دسته را از یکدیگر تشخیص دهد.

مثال:

فرض کنید می‌خواهیم یک پرسپترون برای تشخیص تصاویر گربه و سگ آموزش دهیم. در این صورت، ورودی‌ها ویژگی‌های تصاویر هستند. پردازنده پرسپترون این ویژگی‌ها را پردازش می‌کند و تابع فعال‌سازی تعیین می‌کند که تصویر یک گربه است یا یک سگ.

مزایا و معایب شبکه‌های عصبی

در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) و به ویژه شبکه‌های عصبی در تغییرات جامعه و تکنولوژی نقش مهمی ایفا می‌کنند. این پیشرفت‌ها مزایا و معایب خاص خود را دارند.

به طور کلی، شبکه‌های عصبی دارای مزایا و معایب خود هستند و موفقیت یا شکست آنها به میزان صحیح استفاده و مدیریت از این تکنولوژی‌ها بستگی دارد.

مزایا

  1. کارایی بالا: شبکه‌های عصبی می‌توانند به خوبی الگوها و پیش‌بینی داده‌ها را انجام دهند. آنها وظایف تکراری و محاسبات پیچیده را با دقت بالا و سرعت بیشتری انجام می‌دهند.
  2. یادگیری و تطبیق سریع: شبکه‌های عصبی می‌توانند سریعاً اطلاعات جدید را یاد بگیرند و به تغییرات در محیط وظیفه خود تطبیق پیدا کنند.
  3. توانایی تشخیص الگوهای پیچیده: شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوهای پیچیده در داده‌ها، مانند تصاویر و صداها، را تشخیص دهند.
  4. کاربرد در زمینه‌های متنوع: شبکه‌های عصبی در حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، خودروهای خودران، ترجمه ماشینی، و بیشتر کاربرد دارند.

معایب

  1. نیاز به داده بزرگ: شبکه‌های عصبی برای یادگیری و عملکرد بهتر نیاز به مجموعه داده‌های بزرگ دارند. این امر می‌تواند هزینه‌های زیادی را برای جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها ایجاد کند.
  2. پیچیدگی و نفهم‌پذیری: عملکرد دقیق شبکه‌های عصبی برای انسان‌ها معمولاً قابل‌فهم نیست. این امر می‌تواند چالش‌هایی را برای توضیح و نظارت بر عملکرد این شبکه‌ها ایجاد کند.
  3. حریم خصوصی و امنیت: استفاده از شبکه‌های عصبی در مواردی می‌تواند به حریم خصوصی افراد و امنیت داده‌ها آسیب بزند. این امر به ویژه در زمینه‌های حساس مانند پزشکی و مالی اهمیت دارد.
  4. وابستگی به سخت‌افزار و توان محاسباتی: اجرای مدل‌های عصبی پیچیده نیاز به توان محاسباتی بالا و سخت‌افزار مناسب دارد. این امر می‌تواند هزینه‌های زیادی را برای توسعه و پیاده‌سازی این مدل‌ها ایجاد کند.

شبکه های عصبی

معماری شبکه‌های عصبی

معماری شبکه عصبی به صورت زیر توصیف می‌شود:

گره‌های ورودی (لایه ورودی): در این لایه، داده‌های ورودی به شبکه عصبی وارد می‌شوند و هیچ محاسباتی در این لایه انجام نمی‌شود. وظیفه اصلی این لایه، انتقال داده‌ها به لایه‌های بعدی است.

گره‌های پنهان (لایه پنهان): لایه پنهان محل اصلی برای انجام محاسبات میانی در شبکه عصبی است. در این لایه، وزن‌ها و ورودی‌ها محاسباتی می‌شوند و اطلاعات به لایه‌های خروجی منتقل می‌شوند. این لایه می‌تواند شامل چندین گره باشد و نقش مهمی در پردازش داده‌ها ایفا کند.

گره‌های خروجی (لایه خروجی): در این لایه، از توابع فعال‌سازی برای تولید خروجی نهایی استفاده می‌شود. مثلاً در مسائل دسته‌بندی، از تابع softmax برای تعیین احتمالات مربوط به هر دسته استفاده می‌شود.

اتصالات و وزن‌ها: این شبکه شامل اتصالات متعددی است که وظیفه انتقال اطلاعات از یک گره به دیگری را دارند. هر اتصال مجهز به یک وزن (مقدار Wij) است که تعیین کننده نیروی تاثیر گذار بین گره‌هاست.

تابع فعال‌سازی: تابع فعال‌سازی برای هر گره نقش اصلی در تعیین خروجی گره با توجه به ورودی‌های آن ایفا می‌کند. این تابع معمولاً یک تابع غیرخطی است و ممکن است به شبکه امکان توانایی حل مسائل پیچیده‌تر را بدهد.

قانون یادگیری: قانون یادگیری یک الگوریتم است که وزن‌ها و سایر پارامترهای شبکه عصبی را در طی فرآیند آموزش بهبود می‌بخشد. این فرآیند ممکن است شامل بهبود وزن‌ها و ترشلدها باشد تا شبکه به خوبی وظایف مربوطه را انجام دهد.

معماری شبکه عصبی به این توصیف‌ها پایبند است و به شبکه‌ها امکان می‌دهد تا از توانایی پردازشی و یادگیری الگوها بهره‌برند و وظایف مختلف را انجام دهند.

شبکه عصبی پیچشی

شبکه عصبی پیچشی (Convolutional Neural Network یا CNN) یک نوع از شبکه‌های عصبی عمیق است که به منظور استخراج ویژگی‌ها از داده‌های ورودی، به ویژه تصاویر، استفاده می‌شود. این شبکه دارای دو بخش اصلی به شرح زیر است:

  1. لایه پیچشی (Convolution Layer): در این لایه، از یک سری از فیلترها یا کرنل‌ها به منظور استخراج ویژگی‌های مهم از داده ورودی استفاده می‌شود. این فیلترها به طور مکرر روی تصاویر حرکت می‌کنند و نتایج عبور از آنها از تابع فعال‌سازی ReLU عبور می‌کنند تا اعداد منفی تبدیل به صفر شوند. این عملیات باعث استخراج ویژگی‌های مهمی از تصویر می‌شود.
  2. لایه فشرده‌ساز (Pooling Layer): ورودی این لایه از خروجی لایه پیچشی است و از آن به منظور کاهش ابعاد و تعداد پارامترهای شبکه استفاده می‌شود. این لایه به وسیله عملیاتی مانند حذف اطلاعات تکراری و کاهش ابعاد تصویر، از ایجاد اضافی و افزایش پیچیدگی شبکه جلوگیری می‌کند.

شبکه عصبی پیچشی به دلیل قابلیت برتر خود در استخراج ویژگی‌ها از تصاویر و داده‌های دوبعدی، در بسیاری از برنامه‌ها کارآمد بوده و مزیت‌های زیادی ارائه می‌دهد. از جمله مزایا مهم این شبکه می‌توان به دقت بالا در تشخیص الگوها و ویژگی‌ها، توانایی استفاده از تعداد کمتری پارامتر در مقایسه با سایر مدل‌ها، و توانایی عملکرد بسیار خوب بر روی تصاویر اشاره کرد. اما یکی از معایب این شبکه، نیاز به مجموعه داده‌های آموزشی بزرگ برای دستیابی به دقت بالاست، که ممکن است هزینه زمانی و مالی بالایی را به همراه داشته باشد. همچنین، استفاده از تعداد زیادی لایه میانی ممکن است زمان یادگیری شبکه را افزایش دهد.

شبکه عصبی پیچشی
شبکه عصبی پیچشی

جمع‌بندی

هوش مصنوعی (AI) حوزه‌ای است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا بدون برنامه‌نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند و الگوها را در داده‌ها کشف کنند. یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند تا به ماشین‌ها اجازه دهد تا از طریق داده‌های آموزشی، بدون دخالت انسان، یاد بگیرند و الگوهای پیچیده را در داده‌ها کشف کنند.

شبکه‌های عصبی مدل‌های یادگیری ماشینی هستند که از نورون‌های مصنوعی برای پردازش اطلاعات و یادگیری از داده‌ها استفاده می‌کنند. این شبکه‌ها می‌توانند برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل، از جمله تشخیص تصویر، تشخیص صدا، ترجمه ماشینی، و پیش‌بینی داده‌ها، استفاده شوند.