پیش‌تر در مقاله الگوریتم چیست اشاره کردیم که الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل گام به گام برای حل یک مسئله می‌باشد. به بیان دیگر الگوریتم‌ها ابزاری برای طراحی یک راه حل برای حل یک مسئله بخصوص است. در میان تعداد بسیاری از الگوریتم‌هایی که در زمینه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد، یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین آنها الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. این الگوریتم با الهام گرفتن از ساختار مغز انسان طراحی و راه اندازی شده است، یعنی برای حل مسئله، قابلیت‌های ساختار مغزی انسان را شبیه سازی می‌کند. الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی معمولاً شامل تعدادی لایه با تعدادی ورودی است که ورودی‌ها با گذر از این لایه‌ها خروجی مشخصی را تولید می‌کنند. این الگوریتم یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی و بخصوص یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. امروزه حل بسیاری از مسائل در حوزه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بدون کمک گرفت از این الگوریتم تقریباً غیر ممکن و یا بسیار سخت است. در ادامه بیشتر با این الگوریتم آشنا خواهیم شد و سعی خواهیم کرد که تمام جوانب و ابعاد این الگوریتم را بررسی کنیم. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

الگوریتم شبکه‌های عصبی چیست؟

مغز انسان از تعداد زیادی نورون تشکیل شده است که به صورت شبکه‌ای و مرتبط با یکدیگر کار می‌کنند. هر کدام از نورون‌ها بخشی دارند به نام دنترایت که مسئول دریافت داده و اطلاعات از دیگر نورون‌هاست، داده‌های دریافتی در بخشی به اسم نئوکلس که مرکز نورون و اصلی‌ترین قسمت آن است پردازش شده و اطلاعات مربوط به داده‌های پردازش شده از طریق بخش دم مانند نورون به اسم اکسون به نورون‌های دیگر منتقل می‌شود. هر عملکردی که از انسان سر می‌زند حاصل کارکرد و فعالیت شبکه وار این یاخته‌های عصبی است. الگوریتم‌هایی که در سیستم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد عمدتاً از ساختارهای موجود در طبیعت الهام میگرند. یکی از این الگوریتم‌ها، شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد که دقیقاً یک شبیه سازی از ساختار و روش کارکرد شبکه‌های عصبی موجود در مغز انسان است. که با دریافت مقادیر ورودی و ضرب کردن آنها در پارامترها و یا وزن‌ها در شبکه‌ای از لایه‌ها می‌تواند خروجی مورد انتظار را تولید کند. مدل اولیه شبکه‌های عصبی به نام پرسپترون برای اولین بار در سال 1950 توسط فرانک روزنبلات ارائه شد. این مدل بسیار ابتدایی و برای حل مسائل پیچیده ناکارآمد بود بعدها با پیشرفت در طراحی شبکه‌های عصبی، امروزه این الگوریتم تبدیل به یکی از پرکاربردترین و کارآمدترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی شده است.

الگوریتم شبکه‌های عصبی چگونه کار می‌کند؟

پس از یک آشنایی ابتدایی با الگوریتم شبکه‌های مصنوعی، نوبت به آن رسیده روش کار این الگوریتم را بررسی کنیم. به طور خلاصه شبکه عصبی مصنوعی از یک یا تعدادی لایه میانی یا hidden layer تشکیل شده است که ورودی‌ها با گذر از هر کدام از این لایه و ضرب شدن در وزن‌های مشخص سعی می‌کنند خروجی مورد نظر را تولید کنند. این وزن‌ها یا همان پارامترها مدام در حین آموزش شبکه بهینه می‌شوند تا خروجی تولید شده به خروجی مورد انتظار نزدیک‌تر شود. اگر بخواهیم تخصصی‌تر طراحی و آموزش یک شبکه عصبی را بررسی کنیم، می‌توانیم آن را در چند مرحله خلاصه کنیم. به عنوان اولین قدم برای آموزش یک شبکه عصبی می‌تواند معماری شبکه را در نظر گرفت. این مرحله یکی از مهم‌ترین مراحل پیاده سازی یک شبکه عصبی مصنوعی چون بقیه مراحل به این مرحله بستگی داد. در این مرحله تمام نیازهای شبکه مثل تعداد لایه‌ها، نورون‌ها، وزن‌ها و نوع ارتباط بین لایه تعریف می‌شود. در مرحله بعد به هر کدام از ورودی‌ها به نسبت اهمیتش وزنی اختصاص داده می‌شود. این وزن‌ها در ابتدا به صورت تصادفی تخصیص داده می‌شود و در حین اجرای شبکه به‌روزرسانی می‌شود. در مرحله بعد و پس از تخصیص وزن‌های هر ورودی، شبکه با داده‌های آزمایشی اجرا می‌شود و هر ورودی با توجه به وزن خود اطلاعات موجود در لایه‌ها را ترکیب و خروجی مورد نظر را تولید می‌کند. در مرحله بعد با محاسبه میزان خطا و میزان فاصله خروجی تولید شده از خروجی مورد نظر، پارامترها به‌روزرسانی می‌شوند. پس از تنظیم پارامترها و کمینه شدن خطا عملکرد شبکه بر روی داده‌های جدید ارزیابی می‌شود. 

کاربردهای شبکه‌های عصبی مصنوعی:

شبکه‌های عصبی به خاطر قدرت بالای تشخیص الگوها و ویژگی‌های موجود در داده‌های مربوط به مسائل پیچیده در بسیاری از زمینه‌ها و حوزه‌های هوش مصنوعی کاربرد دارند. در ادامه به برخی از مواردی که در آن‌ها از الگوریتم شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده شده اشاره می‌شود: 
بینایی ماشین: یکی از مهم‌ترین کاربردهای شبکه‌های عصبی در تشخیص و دسته بندی تصاویر است. شبکه‌های عصبی می‌توانند با بررسی الگوهای مربوط به ویژگی‌های تصاویر آنها را تشخیص دهند.  
پردازش زبان طبیعی: در زمینه‌های مرتبط با پردازش زبان طبیعی نقش شبکه‌های عصبی باز هم پر رنگ است. در مواردی مثل ترجمه ماشینی، تولید متن و تشخیص احساسات می‌توان از پتانسیل شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده کرد. 
صوت‌شناسی و تشخیص گفتار: تشخیص گفتار، تبدیل گفتار به متن، شناسایی و تشخیص موسیقی یکی دیگر از کاربردهای شبکه‌های عصبی می‌باشد. 
پزشکی و داروسازی: برای تولید داروهای کارآمد ترکیبات بی شماری وجود دارد که انجام آنها به صورت دستی کاری زمان بر و در برخی موارد غیر ممکن است. با به‌کارگیری شبکه‌های عصبی در تشخیص ترکیبات دارویی امروز امر تولید داروها بسیار آسان‌تر و کارآمدتر شده است. از طرفی می‌توان از شبکه‌های عصبی برای تشخیص نوع بیماری استفاده کرد. 

نتیجه گیری:

شبکه‌های عصبی قدرت بالایی در تشخیص الگوهای موجود در انبوهی از داده‌ها را دارند. به خاطر همین به سادگی می‌تواند با داده‌ها آموزش دیده و از داده‌ها یاد بگیرد. لذا تشخیص الگو و یادگیری از داده‌ها را می‌توان یکی از مهم‌ترین مزیت‌های استفاده از این الگوریتم برشمرد. از طرفی شبکه‌های عصبی بسیار منعطف هستند و با تغییرات محیطی می‌توانند به سادگی خود را منطبق کنند. آموزش شبکه‌های عصبی نیاز به دسترسی به انبوهی از داده‌ها دارد از طرفی طراحی و آموزش شبکه‌های عصبی نیازمند هزینه و انجام محاسبات سنگین و پیچیده است. پیاده سازی برخی شبکه‌های عصبی به خاطر تعداد بالای لایه‌ها و نورون‌ها نیازمند توان پردازشی بسیار بالا هستند، لذا دسترسی به داده‌های بزرگ و پیچیدگی در محاسبات و سختی پیاده سازی را می‌توان از نقاط ضعف شبکه‌های عصبی مصنوعی به حساب آورد. با تمام مزیت‌ها و معایب فوق‌الذکر الگوریتم شبکه‌های عصبی یکی از مهم‌ترین الگوریتم برای حل پیچیده‌ترین مسائل مرتبط با علم هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. با پیشرفت شبکه‌های عصبی و بهینه‌تر شدن آن در حل مسائل، قدرت تشخیص دقیق‌تر در این الگوریتم رفته‌رفته بالا می‌رود. و امید برای طراحی و پیاده سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با قابلیت تشخیص بالاتر را قوت می‌بخشد.