الگوریتم‌ها در علوم مختلف به مانند نقشه راه و یک راه حل بالقوه برای حل مسائل، مورد استفاده قرار می‌گیرند. علم هوش مصنوعی هم یکی از علومی است که برای حل مسائل و رسیدن به نتیجه مطلوب از انواع مختلف الگوریتم‌ها استفاده می‌کند. شاید این مفهوم بیشتر در مبحث ریاضیات به گوشمان خورده باشد؛ اما باید گفت که الگوریتم‌ها در تمام زمینه‌ها و برای حل هر نوع مسئله‌ای می‌تواند راهکار ارائه دهد. به بیان دیگر الگوریتم به شما می‌گوید برای حل مسئله مورد نظر چه کاری باید انجام داد و چه مسیری را باید پیمود. یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌هایی که در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق برای حل مسائل مورد استفاده قرار می‌گیرد، الگوریتم شبکه‌های عصبی است. این الگوریتم همان‌طور که از نامش پیداست برای حل مسائل از روش کار مغز انسان الهام می‌گیرد؛ اما موضوع بحث ما در این مقاله خود شبکه‌های عصبی نیست، بلکه زیرمجموعه‌ای از آن به نام شبکه‌های عصبی بازگشتی است. شبکه‌های عصبی بازگشتی بخشی از الگوریتم شبکه‌های عصبی است و تقریباً روش کار مشابهی با الگوریتم شبکه‌های عصبی دارد، با این تفاوت اصلی که از شبکه‌های عصبی بازگشتی برای پردازش داده‌های متوالی استفاده می‌شود. خب مسلماً این تعریف تعریفی بسیار کوتاه و خام بود، به همین خاطر قصد داریم در ادامه این مقاله بیشتر در مورد این الگوریتم، روش کار و کاربردهای آن آشنا شویم. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید. 

شبکه‌های عصبی بازگشتی چیست و چگونه کار می‌کند؟

شاید این سؤال در مورد سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشینی برایتان پیش آمده باشد که این سیستم‌ها چگونه می‌توانند آینده پیش بینی کنند؟ برای مثال موتور جستجو گوگل چگونه می‌تواند با دریافت تنها چند کلمه از موضوع مورد نظر، کل جمله شما را حدس بزند؟ و یا این که مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی  چگونه می‌توانند آینده یک سهم یا ارز دیجیتال را در بازار سرمایه پیش بینی کنند؟ شکی نیست که برای رسیدن به این عملکرد نیاز به پیاده سازی یک الگوریتم کارآمد است که بتواند داده‌های ترتیبی و داده‌های مربوط به سری زمانی را پردازش کند. نام این الگوریتم، الگوریتم شبکه‌های عصبی بازگشتی است. الگوریتم شبکه‌های عصبی بازگشتی نوعی از شبکه‌های عصبی عمیق هستند که برای کار و پردازش داده‌های ترتیبی و سری زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرند. حال سؤال اینجاست که داده‌های ترتیبی و سری زمانی چه دادهایی هستند؟ یک مدل ترجمه ماشینی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی را در نظر بگیرد. ترتیب ورود کلمات برای فهم معنای جمله برای این نوع از مدل‌های هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است، لذا لازم است که کلمات با ترتیب خاصی به این مدل داده شوند. به این نوع از داده‌ها که از ترتیب و نظم خاصی برخوردار هستند داده‌های ترتیبی گفته می‌شود. داده‌های سری زمانی هم به داده‌هایی گفته می‌شود که برای پیش بینی یک وضعیت در آینده نیاز به بررسی گذشته آن داشته باشیم. برای مثال مدل یادگیری ماشینی را در نظر بگیرید که می‌تواند با دریافت داده‌های مربوط به یک سهم مشخص در بازار سرمایه آینده قیمتی آن سهم را مشخص کند. این مدل با مطالعه داده‌های این سهم در زمان گذشته و در نظر گرفتی برخی پارامترها می‌تواند آینده این سهم را پیش بینی کند.

انواع شبکه‌های عصبی بازگشتی:

انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی بازگشتی وجود دارد که بررسی آنها می‌تواند اطلاعات مفیدی را از این نوع شبکه‌ها و روش کار آنها در اختیار ما قرار دهد. در زیر به برخی از مهم‌ترین انواع این شبکه‌های عصبی اشاره کرده و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه می‌دهیم:

شبکه‌های عصبی بازگشتی طولانی‌مدت - کوتاه‌مدت (Long Short-Term Memory - LSTM):

یکی از مشکلات رایج موجود در شبکه‌های عصبی بازگشتی محو شوندگی تدریجی یا محو شدن گرادیان است، به این معنی که بعضاً به یادآوردن داده‌ها و تجربیات بسیار قدیمی برای شبکه RNN دشوار می‌شود. یکی از راهکارها برای حل این مشکل اضافه کردن حافظه به شبکه‌های عصبی بازگشتی است که از این طرق بتواند داده‌ها و تجربیات گذشته خود را برای مدت زمان بیشتری حفظ کند. به این نوع از شبکه‌های عصبی بازگشتی به نسبت حافظه مورد استفاده آنها، شبکه‌های عصبی بازگشتی طولانی مدت یا کوتاه مدت می‌گویند.

شبکه‌های عصبی بازگشتی دوطرفه (Bidirectional RNNs):

در شبکه‌های عصبی بازگشتی یک طرفه فقط از یک لایه ورودی‌های قبلی برای پیش بینی وضعیت بعدی و آینده سیستم استفاده می‌شود؛ اما در شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه از دو لایه ورودی که یکی از آنها متعلق به داده‌های قبلی است و دیگری متعلق به داده‌های مربوط به آینده برای افزایش دقت مدل در پیش بینی استفاده می‌شود. به عبارت دیگر با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی دو طرفه می‌توان از داده‌های آینده برای پیش بینی وضعیت بعدی استفاده کرد. 

کاربردهای شبکه‌های عصبی بازگشتی:

همان‌طور که می‌توانید حدس بزنید ویژگی‌های منحصربه‌فرد موجود در شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌تواند دامنه وسیعی از کاربردهای در علم هوش مصنوعی را پوشش دهد و بسیاری از مشکلات و چالش‌های بر سر راه مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی را حل کند. در این بخش از مقاله به بررسی تعدادی از کاربردهای مهم شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌پردازیم و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه می‌دهیم:

تحلیل و خلاصه سازی متن: 

یکی از کاربردهای مهم RNNها در تحلیل متن‌های بلند مانند مقالات، نوشته‌های وبلاگی و گزارش‌های فنی است. RNNها می‌توانند با پردازش داده‌های ترتیبی مربوط به مقالات آنها تحلیل کرده و در صورت لزوم خلاصه‌ای از آنها را برای کاربر ارائه دهند. 

تولید موسیقی: 

موسیقی چیزی نیست جز توالی و دنباله منظمی از نت‌ها در زمان های مشخص، RNNها می‌توانند با تحلیل داده های مربوط به نت های موسیقی در زمان های مشخص موسیقی تولید کنند. 

تحلیل گفتار: 

داده‌های مربوط به گفتار و احساسات انسانی مجموعه‌ای از داده‌های منظمی هستند که برای درک آن توسط مدل های هوش مصنوعی باید از شبکه‌های عصبی بازگشتی استفاده شود. 

پردازش تصویر و ویدئو: 

RNNها می‌توانند با پردازش دنباله داده‌هایی ترتیبی مربوط به فریم‌های موجود در ویدئو و یا یک تصویر چیستی آن تصویر و یا ویدئو را تشخیص داده و حتی متنی متناسب برای آن تولید کنند. 

ترجمه ماشینی: 

یکی دیگر از کاربردهای مهم RNNها در مدل‌های ترجمه ماشینی به چشم می‌خورد. در این مدل‌ها از شبکه‌های عصبی بازگشتی برای فهم متن و جملات برای ترجمه آن به زبان‌های دیگر استفاده می‌شود.

نتیجه گیری:
در این مقاله بار دیگر اهمیت استفاده از الگوریتم‌ها در حل مسائل در حوزه‌های مختلف هوش مصنوعی به روشنی بیان و عیان شد. الگوریتم‌های یکی از بخش‌های جدایی ناپذیر در حوزه ریاضیات و انجام محاسبات است که بدون استفاده از آن بسیاری مسائل در زمینه‌های مختلف لاینحل باقی خواهد ماند. در این مقاله دیدیم که یکی دیگر از الگوریتم مهم در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، الگوریتم شبکه‌های عصبی بازگشتی است. در این مقاله دیدیم که این الگوریتم چگونه می‌تواند؛ مانند یک ماشین زمان به عقب بازگشته و توالی داده‌ای را در واحدهای زمانی قلی بررسی کرده و در حل مسائل و پیش بینی آینده به ما کمک کند. در ادامه مقاله با کاربردهای این الگوریتم در بخش‌های مختلف هوش مصنوعی مثل پردازش زبان طبیعی و مدل‌های تولید متن و موسیقی و غیره آشنا شدیم و دیدیم که با استفاده از این الگوریتم مدل‌های مختلف هوش مصنوعی به نوعی می‌توانند پیش بینی کنند و آینده را ببینند، مفهومی که آرزوی دیرینه و دور و دراز در تمام تاریخ بشر بوده است. شاید بتوان انتظار داشت که پیشرفته‌تر و تکمیل‌تر شدن این الگوریتم بتواند به ما در طراحی و پیاده سازی سیستم‌های هوشمندی که می‌توانند آینده را بهتر و دقیق‌تر پیش بینی کنند، کمک کند.