أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة التعلم العميق.
نتحدث اليوم عن الخلايا العصبية ، وهي لبنة البناء الأساسية للشبكات العصبية الاصطناعية.
اذا هيا بنا نبدأ.
في السابق رأينا صورة تبدو مثل هذه ، وهي خلايا عصبية حقيقية تم تلطيخها
على لمعان وتلوينها قليلاً ويتم ملاحظتها من خلال المجهر.
لذلك هذا ما يبدون عليه.
كما ترون ، هيكل مثير للاهتمام ، جسم ثم الكثير من ذيول مختلفة ، نوع من
الفروع تخرج منها.
وهذا مثير للاهتمام للغاية ، لكن السؤال هو ، كيف يمكننا إعادة إنشاء ذلك في آلة؟
لأننا نحتاج حقًا إلى إعادة إنشائه في الآلة ، حيث أن الغرض الكامل من التعلم العميق
هو محاكاة كيفية عمل الدماغ البشري على أمل أنه من خلال القيام بذلك ، سنصنع شيئًا رائعًا.
سننشئ بنية تحتية مذهلة للآلات لتكون قادرة على التعلم.
ولماذا نتمنى ذلك؟
حسنًا ، نظرًا لأن العقل البشري في حالة جيدة ، فقد يكون أحد أقوى أدوات التعلم
على هذا الكوكب أو مثل آليات التعلم على هذا الكوكب.
ونأمل فقط أنه إذا أعدنا إنشاء ذلك ، سيكون لدينا شيء رائع مثل ذلك.
لذا فإن التحدي الذي نواجهه الآن ، خطوتنا الأولى لإنشاء شبكات عصبية اصطناعية ، هو إعادة تكوين خلية
عصبية.
فكيف لنا أن نفعل ذلك؟
حسنًا ، أولاً وقبل كل شيء ، دعنا نلقي نظرة فاحصة على ما هو عليه في الواقع.
تم إنشاء هذه الصورة لأول مرة بواسطة عالم الأعصاب الإسباني سانتياغو رامون كاجال في عام 1899 ، وما فعله هو أنه مات خلايا
عصبية في أنسجة دماغية فعلية ونظر إليها تحت المجهر.
وبينما كان ينظر إليهم ، رسم ما رآه بالفعل.
وهذا ما رآه.
لقد رأى اثنين من الخلايا العصبية أو اثنين من الخلايا العصبية الكبيرة هناك في الأعلى ، والتي كانت كل هذه
الفروع تخرج منها باتجاه أجزائها العلوية.
وبعد ذلك كل واحد لديه هذا قضيب أو خيط مشابه يخرج من الأسفل طويلًا جدًا ونعم ، هذا
ما رآه.
والآن تقدمت التكنولوجيا كثيرًا ورأينا خلايا عصبية أقرب بكثير بمزيد من التفصيل والآن
يمكننا بالفعل رسم الشكل الذي تبدو عليه بشكل كبير.
لذلك دعونا نلقي نظرة على ذلك.
هذه خلية عصبية.
هذا ما يبدو مشابهًا جدًا لما رسمه سانتياغو رامون هنا وهنا في هذه الخلية العصبية ، ما يمكننا رؤيته هو أنه يحتوي على
جسم يمثل الجزء الرئيسي من الخلية العصبية ، ومن ثم لديه بعض الفروع في الأعلى
، وهي تسمى التشعبات.
ولديها أيضًا محور عصبي ، وهو ذلك الذيل الطويل للخلايا العصبية.
إذن ما هي هذه التشعبات ولماذا المحور العصبي؟
حسنًا ، النقطة الأساسية التي يجب فهمها هنا هي أن الخلايا العصبية في حد ذاتها عديمة الفائدة إلى حد كبير.
يبدو الأمر وكأنه نملة ، أليس كذلك؟
نملة بمفردها.
لا أستطيع أن أفعل مثل خمسة نمل معًا.
ربما يمكنهم اختيار شيء ما.
لكن مرة أخرى ، لم يفعلوا ذلك ، لا يمكنهم بناء عش النمل.
لا يمكنهم إنشاء مستعمرة.
لا يمكنهم العمل معًا ككائن حي ضخم.
لكن في نفس الوقت ، عندما يكون لديك الكثير والكثير من الإعلانات ، مثل لديك مليون نملة ، يمكنهم
بناء مستعمرة كاملة ، يمكنهم بناء عش النمل.
نفس الشيء مع الخلايا العصبية في حد ذاتها.
إنها ليست بهذه القوة.
ولكن عندما يكون لديك الكثير من الخلايا العصبية معًا ، فإنهم يعملون معًا للقيام بالسحر.
وكيف يعملون معًا؟
هذا هو السؤال.
حسنًا ، هذا هو الغرض من التشعبات والمحور.
لذا فإن التشعبات تشبه نوعًا ما مستقبلات الإشارة للخلايا العصبية والمحور العصبي هو مرسل
إشارة الخلية العصبية.
وإليك صورة لكيفية عمل كل شيء من الناحية المفاهيمية.
إذن في الجزء العلوي لديك خلية عصبية ويمكنك أن ترى أن تشعباتها متصلة
بمحاور عصبية أخرى بعيدة عنها.
ثم تنتقل الإشارة من هذه العصبون إلى أسفل محورها وتتصل أو تمر عبر التشعبات في الخلية العصبية
التالية.
وهذه هي الطريقة التي يتواصلون بها.
وفي تلك الصورة الصغيرة هناك ، يمكنك أن ترى أن المحور العصبي لا يلمس التغصنات.
الكثير من التعلم الآلي أو مثل القليل من التعلم الآلي ، العلماء مصرين جدًا على ذلك.
حقيقة أنه لا يلمسها كما لو أنها لا تلمسها ثبت أنه لا يوجد اتصال مادي
هناك.
لكن النقطة التي نهتم بها هي أن هذا الارتباط بينهما ، أن المفهوم الكامل للإشارة التي يتم
تمريرها ، هذا يسمى الاشتراكات.
يمكنك أن ترى هناك في تلك الصورة الصغيرة ، قوس الشكل هذا هو الاشتراكات وهذا هو المصطلح الذي سنستخدمه.
لذا فبدلاً من استدعاء الخلايا العصبية الاصطناعية ، الخطوط التي سنحصل عليها أو موصلات الخلايا العصبية
الاصطناعية ، لن نطلق على المحاور العصبية أو التشعبات لأن السؤال إذن هو لمن هذه
الصلة؟
هل هذه الخلايا العصبية أم هذه الخلايا العصبية؟
نحن فقط نتصل بهم ، سنقوم فقط بالاتصال بهم بالاشتراك.
وهذا النوع يجيب على جميع الأسئلة على الفور.
هذا هو المكان الذي يتم فيه تمرير الإشارة.
لا يهم لمن ينتمي هذا العنصر.
هذا مجرد تمثيل للإشارة التي يتم تمريرها.
وسنرى ذلك الآن.
إذن هذه هي الطريقة التي تعمل بها الخلايا العصبية.
ونعم ، دعنا ننتقل إلى كيفية تمثيل الخلايا العصبية أو كيف؟
خلق الخلايا العصبية في الآلات.
لذلك نحن نبتعد الآن.
نحن نبتعد عن علم الأعصاب وننتقل إلى التكنولوجيا ، وها نحن ذا.
إذن هنا عصبتنا تسمى أحيانًا العقدة.
تحصل الخلية العصبية على بعض إشارات الإدخال ولديها إشارة خرج.
حتى التشعبات والمحاور ، تذكر.
لكن مرة أخرى ، سنطلق على هذه المشابك ثم إشارات الإدخال هذه ، سنقوم بتمثيلها مع الخلايا العصبية
الأخرى أيضًا.
لذا في هذه الحالة بالذات ، يمكنك أن ترى أن هذه الخلية العصبية ، هذه الخلايا العصبية الخضراء تحصل على إشارات من الخلايا العصبية
الصفراء.
وفي هذه الدورة ، سنحاول التمسك بنظام ترميز لوني معين حيث يعني اللون الأصفر طبقة الإدخال.
لذلك بشكل أساسي جميع الخلايا العصبية الموجودة على الطبقة الخارجية أو في الجزء الأمامي الأول من حيث تأتي الإشارة
، ومن خلال الإشارة قد يكون الأمر أشبه بقليل من المبالغة في استدعاء هذه الإشارة.
إنها مجرد قيم إدخال أساسية.
لذا فأنت تعرف كيف أنه حتى في الانحدار الخطي البسيط لديك قيم إدخال ومن ثم لديك قيمة
متوقعة.
نفس الشيء هنا.
إذاً لديك قيم إدخال وها هي القيم الصفراء.
وبعد ذلك على اليمين سترى الآن باللون الأحمر ، وستكون قيمة الإخراج.
الشيء الذي أردت أن أشير إليه هنا هو أنه في هذا المثال المحدد ، نحن ننظر
إلى خلية عصبية تحصل على إشاراتها من الخلايا العصبية لطبقة الإدخال.
لذا فهي أيضًا خلايا عصبية ، لكنها خلايا عصبية لطبقة الإدخال.
في بعض الأحيان سيكون لديك خلايا عصبية تحصل على إشاراتها من الخلايا العصبية الأخرى في الطبقة المخفية ، لذلك من الخلايا العصبية الخضراء
الأخرى.
وسيكون المفهوم هو نفسه تمامًا.
فقط في هذه الحالة ، من أجل البساطة ، نقوم بتصوير هذا المثال.
وفيما يتعلق بطبقة الإدخال ، فإن طريقة التفكير فيها تكمن في تشبيه الدماغ البشري ، طبقة
الإدخال هي حواسك ، أليس كذلك؟
لذا مهما كان ما تراه هنا ، تشعر به أو تلمسه أو تشمه.
وبالطبع ، يبدو الأمر كما لو أن هناك الكثير من الأشياء التي يمكنك رؤيتها.
هناك الكثير من المعلومات الواردة.
لكن هؤلاء هم ما يقتصر عليه عقلك.
إنه يشبه إلى حد كبير أنه يعيش في صندوق مصنوع من العظام.
إنه مجرد مفهوم مذهل للعقل للتفكير في أن عقلك مغلق للتو في صندوق أسود وأن الشيء الوحيد الذي
يشبهه لا يمكنك رؤيته لا يمكنك سماع الشيء الوحيد الذي يحصل عليه هو النبضات
الكهربائية القادمة من هذه الأعضاء التي لديك ، والتي تسمى أذنيك ، وأنفك ، وعينيك ، كما تعلم ،
حاسة اللمس لديك وأيًا كان وماذا عنك وذوقك ، أليس كذلك؟
إنها مجرد تلقي إشارات ، لكنها تعيش أساسًا في هذا الصندوق الأسود المظلم ، وهي تجعل العالم
منطقيًا من خلال حواسك.
إنه أمر استثنائي.
وهكذا نعم.
إذن لديك هذه المدخلات التي تأتي من الدماغ البشري.
تلك هي حواسك الخمس.
وفيما يتعلق بالتعلم الآلي أو التعلم العميق ، فهذه هي أساسًا قيم المدخلات الخاصة بك.
إذن المتغيرات المستقلة الخاصة بك وسنصل إلى ذلك في ثانية.
لذا فإن قيم المدخلات الخاصة بك ، هي الإشارات التي يتم تمريرها من خلال نقاط الاشتباك العصبي إلى الخلايا العصبية ، ومن ثم يكون للخلايا
العصبية الخاصة بك قيمة ناتجة تمررها إلى أسفل السلسلة.
في هذه الحالة المحددة ، من حيث ترميز اللون ، مرة أخرى ، يعني اللون الأصفر طبقة الإدخال.
لذلك نحن نوعا ما نبسط كل شيء هنا.
نقول أننا سنحصل على طبقة الإدخال فقط ، ثم سنحصل على طبقة مخفية واحدة باللون الأخضر
، وهي الطبقة المخفية ، ومن ثم سنحصل على طبقة الإخراج على الفور.
حتى نتمكن من التعود على هذه الألوان في الوقت الحالي.
لذا ها نحن ذا.
هذا هو الهيكل الأساسي.
لنلق نظرة الآن بمزيد من التفصيل على هذه العناصر المختلفة التي لدينا.
إذن لدينا طبقة الإدخال.
وماذا لدينا هنا؟
حسنًا ، لدينا هذه المدخلات التي هي في الواقع متغيرات مستقلة.
هل المتغير المستقل الأول متاح للمتغير المستقل؟
الشيء المهم الذي يجب تذكره هنا هو أن هذه المتغيرات المستقلة كلها لملاحظة واحدة.
لذا فكر في الأمر على أنه صف واحد فقط في قاعدة البيانات الخاصة بك.
ملاحظة واحدة تأخذ فقط كل المتغيرات المستقلة.
ربما هو عمر الشخص.
إنها مبلغ المال في الحساب المصرفي.
ثم كيف؟
كيف يقودون السيارة أو يمشون إلى العمل؟
ما هي وسيلة النقل التي يستخدمونها؟
إذاً ولكن هذا هو كل وصف لشخص معين تقوم إما بتدريب نموذجك عليه
أو أنك تقوم ببعض التنبؤات.
والشيء الآخر الذي يجب أن تعرفه عن هذه المتغيرات هو أنك تحتاج إلى توحيدها.
لذلك عليك إما توحيدهما ، مما يعني التأكد من أن متوسطهما صفر والتباين واحد.
أو يمكنك أيضًا أن تشير في بعض الأحيان وتعلمت إلى هذه المواقف بمزيد من التفصيل.
ربما في الدروس العملية التي قد تصادفها في بعض الأحيان قد ترغب في عدم توحيدها
، قد ترغب في تطبيعها ، مما يعني أنه بدلاً من التأكد من أن المتوسط هو صفر والتباين واحد
، فأنت تأخذها فقط ، وتطرح الحد الأدنى قيمة ، ثم تقسم على الحد الأقصى ناقص الحد الأدنى
على نطاق القيم الخاصة بك ، وبالتالي تحصل على قيم بين صفر وواحد.
وهذا يعتمد على السيناريو.
قد ترغب في عمل أحدهما أو الآخر ، لكنك في الأساس تريد أن تكون كل هذه المتغيرات متشابهة
تمامًا في نفس الشيء تقريبًا.
مجموعة من القيم.
و لماذا؟
لماذا هذا؟
حسنًا ، ستنتقل كل هذه القيم إلى شبكة عصبية حيث ، كما سنرى الآن
، ستُضاف وتُضرب بالأوزان ، وتُجمع وما إلى ذلك.
وسيكون من الأسهل على الشبكة العصبية معالجتها إذا كانت جميعها متشابهة.
وفي الحقيقة ، كما تعلمون ، هذه هي الطريقة التي ستتمكن من العمل بشكل صحيح.
وإذا كنت ترغب في قراءة المزيد عن التوحيد القياسي والتطبيع والأشياء الأخرى التي
يمكنك القيام بها باستخدام متغيرات الإدخال ، فإن ورقة قراءة إضافية جيدة تسمى Efficient Back Prop بواسطة Yan LeCun
في عام 1998.
الروابط هناك.
إذن يان ليكون ، سنتحدث أكثر عن هذا الشخص الهائل في فضاء التعلم العميق في جزء من
الدورة حيث نتحدث عن الشبكات العصبية التلافيفية.
وسترى أن هذا بالتأكيد شخص يعرف ما يتحدث عنه.
إنه صديق مقرب لجيفري هينتون ، الذي رأيناه بالفعل ، والذي ذكرناه بالفعل.
لذا في هذه الورقة ستتعلم المزيد عن التوحيد القياسي والتطبيع ، ولكن يمكنك أيضًا التقاط الكثير من النصائح والحيل
المختلفة الأخرى ، وستكون مصدرًا جيدًا وجيدًا لمزيد من القراءة أثناء متابعة هذه الدورة
التدريبية.
لذا ، نعم ، تحقق من ذلك إذا كنت مهتمًا ببعض القراءة الإضافية.
هناك نذهب.
إذن هذا ما علينا فعله بالمتغيرات.
وهنا لدينا قيمة الخرج.
إذن ماذا يمكن أن تكون قيمة الناتج لدينا؟
حسنًا ، لدينا خياران.
يمكن أن تكون قيمة المخرجات مستمرة ، مثل السعر ، على سبيل المثال ، يمكن أن تكون ثنائية.
على سبيل المثال ، سيخرج الشخص أو سيبقى أو يمكن أن يكون متغيرًا فئويًا.
وإذا كان متغيرًا فئويًا فئويًا ، فإن الشيء المهم الذي يجب تذكره هنا هو أنه في هذه الحالة ، لن تكون
قيمة المخرجات الخاصة بك واحدة فقط.
ستكون قيم مخرجات متعددة لأنها ستكون متغيرات وهمية تمثل
فئاتك.
وهذا فقط كيف يعمل.
ومن المهم فقط أن تتذكر أنه في هذه الحالة ، هذه هي الطريقة التي ستخرج بها فئاتك
من الشبكة العصبية الاصطناعية.
لكن دعنا نعود إلى حالة بسيطة لقيمة مخرجات واحدة ، والآن دعنا نشير مرة أخرى أو نوعًا ما مثل النقطة التي أوضحناها
بالفعل.
أردت فقط أن أكرر هذه النقطة على اليسار ، لديك ملاحظة واحدة ، لذلك صف واحد لك من مجموعة البيانات
الخاصة بك.
وعلى اليمين لديك ملاحظة واحدة أيضًا.
وهذه هي الملاحظة نفسها.
من المهم جدًا أن تتذكر أنه مثل أي مدخلات تقوم بإدخالها ، فهذا لصف واحد ثم الناتج الذي
تحصل عليه هو لنفس الصف بالضبط.
أو إذا كنت تقوم بتدريب شبكتك العصبية ، فأنت تضع المدخلات لهذا الصف الواحد ، فأنت تضع المخرجات
في هذا الصف الواحد.
لذلك مثل إذا كنت تريد تبسيط التعقيد ، فكر في الأمر على أنه انحدار خطي بسيط أو انحدار خطي
متعدد المتغيرات.
إذن أنت تضع قيمك ، لديك مخرجاتك.
هذا مثل أنه لا يوجد شك حوله عندما نتحدث عن أشياء مثل الانحدار لأننا معتادون
عليه.
الشيء نفسه هنا ، لا يوجد شيء معقد للغاية.
نحن فقط نضع القيم ، نحصل على المخرجات.
لكن تذكر فقط أنه في كل مرة تتعامل فيها مع صف واحد حتى لا تشعر بالارتباك
وتبدأ في التفكير في أن هذه أدوار مختلفة ومختلفة تضعها في شبكتك العصبية الاصطناعية أو شيء من هذا
القبيل.
هذه كلها قيم فقط في هذا الصف الواحد.
ملاحظات مختلفة ، وخصائص أو سمات مختلفة تتعلق بتلك الملاحظة الواحدة
في كل مرة.
تمام.
الشيء التالي الذي نريد التحدث عنه هنا هو أو هي المشابك ، هل الجيوب هنا؟
لدينا جيوب أنفية وجميعهم يحصلون بالفعل على أوزان مخصصة.
الأوزان.
سنتحدث أكثر عن الأوزان في الأسفل.
لكن باختصار ، تعتبر الأوزان ضرورية لعمل الشبكات العصبية الاصطناعية لأن الأوزان هي الطريقة التي تتعلم بها
الشبكات العصبية.
من خلال تعديل الأوزان ، تقرر الشبكة العصبية في كل حالة ما هي الإشارة الفردية المهمة ، والإشارة غير المهمة لخلايا
عصبية معينة ، والإشارة التي يتم تمريرها ، والإشارة التي لا يتم
تمريرها ، أو إلى أي قوة ، إلى أي مدى يتم تمرير الإشارات.
لذا الأوزان مهمة.
هم و هم.
الأشياء التي يتم تعديلها من خلال عملية التعلم.
كما هو الحال عندما تقوم بتدريب شبكة عصبية اصطناعية ، فأنت تقوم بشكل أساسي بضبط جميع الأوزان
في جميع عمليات التسجيل عبر هذه الشبكة العصبية بأكملها.
وهنا يأتي دور الانحدار المتدرج والانتشار الخلفي.
وهذه هي المفاهيم التي سنناقشها أيضًا.
هذه هي الأوزان بشكل أساسي.
هذا كل ما نحتاج إلى معرفته الآن.
وهنا لدينا الخلية العصبية.
لذا فإن الإشارات تذهب إلى الخلايا العصبية وما يحدث في الخلية العصبية.
لذلك هذا هو الجزء المثير للاهتمام.
كما نتحدث عن الخلايا العصبية اليوم ، ماذا يحدث داخل الخلية العصبية.
لذا فإن بعض الأشياء تحدث أول شيء.
والخطوة الأولى هي جمع كل هذه القيم التي يتم جمعها.
لذلك يأخذ المضافة.
إذن ، أصبح المجموع المرجح لجميع قيم الإدخال بسيطًا جدًا ، أليس كذلك؟
إنه أمر واضح ومباشر للغاية.
فقط اجمع الضرب في الوزن ، ثم اجمعه ، ثم يطبق وظيفة التنشيط.
الآن سوف نتحدث أكثر عن وظائف التنشيط.
مزيد من الأسفل ، ولكنها في الأساس وظيفة يتم تعيينها لهذه الخلية العصبية أو
لهذه الطبقة بأكملها ويتم تطبيقها على هذا المجموع المرجح.
وبعد ذلك ، تفهم الخلية العصبية ما إذا كانت بحاجة إلى تمرير إشارة ، مثل هذه الإشارة إلى
أنها تمرر تلك الوظيفة المطبقة على المجموع المرجح.
ولكن اعتمادًا على الوظيفة ، فإن العصبون إما سيمرر إشارة أو لن يمرر هذه
الإشارة.
وهذا بالضبط ما حدث هنا في الخطوة الثالثة ، فالخلايا العصبية تمرر تلك الإشارة إلى الخلية العصبية التالية
على طول الخط ، وهذا ما سنتحدث عنه في الدرس التالي ، لأنه موضوع مهم للغاية.
نريد التعمق أكثر في وظيفة التنشيط ، ولكن نأمل في الوقت الحالي أن يكون كل شيء واضحًا تمامًا كيف حصلت على قيم
الإدخال ، لديك أوزان ، لديك الجيوب الأنفية ، لديك شيء يحدث في الخلايا العصبية
، لقد حصلت على المجموع الموزون ، ثم يتم تطبيق وظيفة التنشيط ثم يتم
تمرير ذلك على الخط ، ويتكرر ذلك فقط عبر الشبكة العصبية بأكملها ، مرارًا
وتكرارًا.
الآلاف ، مئات الآلاف من المرات ، اعتمادًا على حجم وعدد الخلايا العصبية التي لديك ، وعدد
نقاط الاشتباك العصبي لديك في شبكتك العصبية.
لذا ها نحن ذا.
آمل أن تكون قد استمتعت ببرنامج اليوم التعليمي.
لا استطيع الانتظار لرؤيتك في المرة القادمة.
وحتى ذلك الحين ، استمتع بالتعلم العميق.