معمارية الشبكة العصبونية
Neural Network Architecture:
إن ترتيب العصبونات في الطبقات أو المستويات ، وشكل الترابطات ضمن أو بين الطبقات يدعى بالبنية الهندسية أو معمارية (هيكلية)الشبكة العصبونية.
ويتم
حساب عدد الطبقات في الشبكة بدون حساب طبقة الإدخال أو يمكن معرفتها من
عدد الترابطات بين العصبونات.
وتصنف الشبكات العصبونية من حيث عدد طبقاتها إلى:
أ.الشبكات
وحيدة الطبقة Single
Layer Networks :
تتكون
هذه الشبكات من طبقتين فقط،هما طبقة المدخلات (Input
Layer) وطبقة المخرجات (Output
Layer) وتكون انسيابية الإشارات الداخلة من طبقة المدخلات
إلى طبقة المخرجات باتجاه إمامي Forward Direction.
ب.الشبكات
متعددة الطبقات Multi Layer Network:
تحتوي
هذه الشبكات على طبقة واحدة أو أكثر من الطبقات الوسطية ( التي تمثل الطبقات المخفية Hidden Layers) فضلا عن طبقة المدخلات وطبقة المخرجات , وتتميز
هذه الشبكات بقدرتها على حل مسائل أكثر تعقيدًا من المسائل التي يمكن حلها في الشبكات
ذات الطبقة المفردة بسبب وجود الطبقات الوسطية التي تعطي مرونة أكثر في
بناء الدوال الناقلة بين المدخلات والمخرجات ، وعلى الرغم من ان تدريب هذه
الشبكات يستغرق وقتًا أطول لكن التدريب لهذه الشبكات ناجح أكثر من غيره
.
إذ يمكن أن نتعرض لمشكلة لا يمكن حلها إطلاقا باستخدام شبكة وحيدة الطبقة حتى لو دربت لفترة طويلة. وتتطلب العديد من المشاكل المطلوب حلها شبكات عصبونية متعددة الطبقات ، علماً أن الخصائص المميزة للمشكلة هي التي تقرر أي نوع من الشبكات يتم استخدامه.
وتنقسم هذه الشبكات إلى نوعين هما:
الشبكات ذات التغذية الأمامية والشبكات ذات التغذية الخلفية.
وفي الشبكة العصبونية ثلاث طبقات من الأوزان:
1. طبقة الوزن بين مستوى الإدخال والمستوى المخفي (Weights Input to Hidden).
1. طبقة الوزن بين مستوى الإدخال والمستوى المخفي (Weights Input to Hidden).
2.
طبقات الأوزان بين المستويات المخفية.(Hidden Weights)
3. طبقة الوزن بين المستوى المخفي ومستوى الإخراج (Hidden to Output Weight ). |
| مخطط يوضح معمارية الشبكة العصبونية النموذجي |
