neural network exam

Unsupervised Learning

"Any learning technique that has as its purpose to group or cluster items, objects, or individuals"

مثال على جدول الحقيقة

0 0 1 w if w<0 then 0 else 1

Error Performance

E = ½ Σv || tv - av|| 2 وهنا يكون الخطأ عبارة عن حاصل طرح التارجت ناقص النخرجات

ENERGY FUNCTION.

E=-(SUM WijSiSj+sum seta Si

Natural versus artificial neural networks

Natural neurons are activated, generating an electrical signal,

ماهو نوع ال kohonen layer

Feed forward neural network

Energy function

The energy function of a Hopfield network is a quadratic form. A Hopfield network always finds a local minimum of the energy function.

الوحدات فى ال hopfield network كلها successor and presecssor

all act as inputs and all act as outputs units

To make better machines.

engineer's rationale

perceptron and line plane in plane

how perceptron divide the data into two parts

وضح للشكل البسيط

inputs weights parameters form value 0 bias learning rate % ?? ?a ? net sum ?? activation T(0,0,1) ??

كل شبكة يكون لديها اكثر من function

integration function activation function

عدد ال states فى hopfield network يساوى 2^ىعةلاثق خب ىثعقخىس

n of neurons 3 states =2^3=8 states

الصورة المختصرة لجمع المدخلات هى

net = bias + wM

Backpropagation

A common method of training a neural net in which the initial system output is compared to the desired output, and the system is adjusted until the difference between the two is minimized.

Perceptron

A single, simple, artificial neuron.

self orgainizng mapping

أنه لا يمكن تعريف الإخراج الصحيح مسبقًا ،

هناك وحدات معالجة لتلك الشبكات العصبية تسمى

processing units

To model human/animal intelligence.

psychologist's rationale'

الوظيفة ألتى تستخدم فى activation هى

sigmoid activation function s(net) = 1/(1 + exp(-net)).

Deep Learning

students are motivated to learn deeply to satisfy their own curiosity

Perceptron learning

sum xiwi+bias if >seta then 1 otherthan 0

If c. is the case then one can tentatively class the unit as 'essential', although in systems such as ANNs where performance is 'distributed', 'essential' is a difficult concept.

إذا ج. هذا هو الحال عندئذٍ يمكن للمرء أن يصنف الوحدة مبدئيًا على أنها "ضرورية" ، على الرغم من أنه في أنظمة مثل ANNs حيث يكون "توزيع" الأداء ، "أساسي" هو مفهوم صعب.

يتم تصييح الاوزان فى ال perceptron learning

إذا صنفت الوحدة بشكل صحيح جميع أمثلة التدريب ، فتوقف ، وإلا قم بإضافة تصحيح input (الهدف - التنشيط) * الإدخال إلى كل من الأوزان قبل اختبار المثال التالي.

يعتمد الارتباط فى Multilayered على انة

استحالة وجود recurrence no loops

ماهى فكرة ال self orgaizing learning methodology

التنظيم الذاتي في هذا الفصل ، نعتبر شبكات التنظيم الذاتي. يتمثل الاختلاف الرئيسي بينها وبين النماذج التقليدية في أنه لا يمكن تعريف الإخراج الصحيح مسبقًا ، وبالتالي لا يمكن استخدام مقياس رقمي لحجم خطأ التعيين. ومع ذلك ، تؤدي عملية التعلم ، كما كان من قبل ، إلى تحديد معلمات شبكة محددة جيدًا لتطبيق معين

م الجديد على الbackpropagation

الجديد هو استخدام hidden layers

ماهى القيمة التى تحدد ال firing فى ال perceptron

القيمة هى threshold value

ماهى الامشكلةف ى perceptron learning

المشكلة فى انها لابد ان تكون المخرجات اما 1 او صفر ايضا لايمكنها الا فصل المجموعات التى يمكن فصلها الى نصفين خطيا

بعض الوحدات

بعض الوحدات تسمى hidden والأخرى تسمى outputs

ماهى نوع الدالة التى تستخدمها طريقة التعلم باسطة ال perceptron

تستخم طريقة التعلم الخطية العادية وهى طريقة تستخدم لفصل المجموعات بناء على مجموعات خطية ودالة التعلم الخطية التى يكون لها حد اعلى

مما نستوحى ال backpropagation neural network

تستلهم الشبكات العصبية المسترجعة إلى الأمام من معالجة المعلومات لخلية عصبية واحدة أو أكثر ، تسمى الخلايا العصبية

كيف يمكن تمثيل ال NEURAL NETWORK

كما يوحي اسم "الشبكة العصبية" ، فإننا ندرس إمكانات شبكات الخلايا العصبية - لذلك قد يكون هناك مكان جيد للبدء بفكرة حول "الخلية العصبية". لكننا نختار استخدام مصطلح الوحدة بدلاً من الخلايا العصبية. في أبسط صوره لدينا "كائن" مع المدخلات والمخرجات والذي يعالج المدخلات لإنتاج هذه المخرجات. هذا النموذج يشبه إلى حد كبير نموذج الكمبيوتر نفسه.

1. لجعل آلات أفضل.

كان تورينج مهتمًا بجعل الآلات أكثر فائدة - وهذا ما يمكن للمرء أن يسميه "الأساس المنطقي للمهندس". بعد كل شيء ، فقد أمضى بعض الوقت خلال الحرب العالمية الثانية في محاولة لفك تشفير الرسائل التي تم اعتراضها بمساعدة السلائف المباشرة لأجهزة الكمبيوتر.

Most of the time we draw the diagrams so that messages go from left to right but there is no requirement for this convention and sometimes we may break it

في معظم الأحيان نرسم الرسوم البيانية بحيث تنتقل الرسائل من اليسار إلى اليمين ، لكن لا يوجد أي شرط لهذه الاتفاقية ، وفي بعض الأحيان قد نقطعها

here is no really good way of avoiding this happening, but we sometimes split our known examples into three parts: one part for training, one part, the selection set for 'interim' testing and one for actual or final testing.

لا توجد طريقة جيدة لتفادي حدوث ذلك ، لكننا أحيانًا نقسم أمثلةنا المعروفة إلى ثلاثة أجزاء: جزء للتدريب ، جزء واحد ، مجموعة التحديد للاختبار "المؤقت" وجزء للاختبار الفعلي أو النهائي.

ماهى القيود التى تحدد امكانات ال PERCEPTRON

لا يمكن ان تححد هذة الامكانت الا ب xor function

هل يمكن لل percepton ان يحل مشكلة ال XOR

لا يمكن حل مشكلة ال xor بواسطة طرق التعلم العادية ولكنها تحتاج الى طريقة التعلم من خلال محمة=وعة من الخلايا

لماذا سميت هذة الشبكات ب feed forward

لانها تعطى المدخلات للlayer اللى بعدها من غير وجود مرتجع nooooooo feeeed back

Stages of operations:: Functioning of self-organizing neural network is divided into three stages: construction learning identification

مراحل العمليات :: تنقسم وظائف الشبكة العصبية ذاتية التنظيم إلى ثلاث مراحل: تحديد التعلم في مجال البناء

what are perceptron are ماهو ال

هو اصغر وحدة يمكن ان تتكون منها الشبكة الاصطناعية is the simplest neural network which can be used

Weight ماهو

هو الرابط connection بين كل وحدة وأخرى أو كل neuron واخر أو بين neuron in one layer and neuron in other layer وهو المسؤل عن التدريب فى الشبكات العصبية

ماهى اهم نوع يوجد فى ال perceptron

هو النوع الذى يخرج binary output

الشكل البسيط هو

هو ان تكون ال function with no bias لايكون هناك bias يكون صفر

ثانى طريقة

هو اننا بنختار learning rate بيكون كبير وبيقول تدريجيا مع تقدم التعلم

من أهم نتائج استخدام ال kohonen layer

هو تحويل المشكلة من ndimensionak to less dimensional problem

هدف ال backpropagation

هو تقريب الوظيفة ألتى يمكن استخدامها لعمل mapping من المدخلات إلى المخرجات

ما معنى إن الفائز يأخذ كل شئ

هو معنى إن النيو ون الفائز هو ألذى يحدث له Firing

ماهو activation

هى function ألتى تحدد ال firing للشبكة والتى تأخذ أكثر من شكل فى للإستخدام وتسمى activation functionn

اية هى hebbs rule فى neural. Network

هى learning rule وتعتمد على وفيها نأخد random set of pattern وبعد ذلك بنشوف trying to impose the learning on it network لكل زوج من u, V in the set بنشوف بقا هل هما متساويين يعنى مثلا au=avاذا كانوا متساويين بنضيف small ount of learning rate to wuv غير ذلك بنطرح ال learning rate من الwuv

ماهى ال winning unit

هى ألتى يكون weight vector أقرب ما يكون إلى المدخل

مثال لل integration function

هى ال net function وهى التى تجمع المدخلات مع بعضها البعض

ماهى ال step function

هى التى تحدد المخرجات من الشبكة العبية اما ان تكون 1و0

ماهو تعريف ان تكون الشبكة mlffn

هى الشبكة التى تكون multilayer feed forward neural network

MLFFN

هى الشبكة التى لا تحتوى على FEEDBACKS OR REURNS

المشكلات التى نحاول ان نلحا بطريقة ال ann

هى المشكلات التى يصعب حلها باى طريقة اخرى

XOR Problem

هى المشكلة ألتى يتم حلها بواسطة الfeed forward neural network

ماهى المعادلة الاشتقاق

هى المعتدلة ألتى يتم بها حساب ال partial derivative with respect to weight

ماهى وظيفة ال وحدة التجميع فى الشبكة

هى الوحدة التى تجمع المعلومات من المدخلات وتجمعهم مع بعض

ما معنى ال activation

هى حاصل جمع ضرب جميع المداخلات فى جميع الاوزان

التعريف السريع ل boltzmann machine

هى عبارة عن network ترتبط وحدتها مع بعضا بواسطة Symmetric weights بعض الوحدات تمثل كأنها inputs والأخرى تمثل كانهاoutputs

Net ماهى

هى مجموع حاصل ضرب ال input فى weights هو النجوع ألذى يخضع لحسابات أخرى لمعرفة ماذا كان ال neuron Firing or not

المشكلة فى xor problem

هى مشكلة التوقع توقع كيفية وضع الsample وفصلة عن بعضة

There are. Energy function

هى نفسها Energy function هى حساب الطاقة

kononen layer

هى نوع من ال self organizing neural network ذاتية التعلم

Tperceptron and line. In plane question

يتكرر هذا السؤال ويدو حول كيفية إن الperceptron يقسم الdata إلى قسمين فى الفضاء أحدهما يكون فوق ال threshold والاخر يكون تحت ال threshold

كيف يتم احتساب الخطأ فى backpropagation network

يتم احتساب الخطأ بواسطة طرح ال desired - actual بواسطة طرح المتوقع من الناتج

The system is trained using a supervised learning method, where the error between the system's output and a known expected output is presented to the system and used to modify its internal state.

يتم تدريب النظام باستخدام طريقة تعلم خاضعة للإشراف ، حيث يتم عرض الخطأ بين مخرجات النظام ومخرجات متوقعة معروفة على النظام ويستخدم لتعديل حالته الداخلية.

ماهى الle@rningrate

يستخدم فى عمل معادلة للاوزان

Backpropagation can be used for both classification and regression problems, but we will focus on classification in this tutorial.

يمكن استخدام Backpropagation لكل من مشاكل التصنيف والانحدار ، لكننا سنركز على التصنيف في هذا البرنامج التعليمي.

جدول الحقيقة متى يمكن استخدام ال

يمكن استخدام الجدول الحقيقة عندما يكون المدخلات ثنائية الوحدات اما ان تكون binary

We can easily derive an expression for the activation of a backpropagation network. When an equal sign has a superscript to its left this indicates the equation (i to iv below) that is being used in that step):

يمكننا بسهولة استخلاص تعبير لتفعيل شبكة backpropagation. عندما يكون لعلامة مساواة علامة مرتفعة إلى يسارها يشير هذا إلى المعادلة (i إلى below أدناه) التي يتم استخدامها في هذه الخطوة):

We can break forward propagation down into three parts: Neuron Activation. Neuron Transfer. Forward Propagation.

يمكننا تقسيم الانتشار للأمام إلى ثلاثة أجزاء: تنشيط الخلايا العصبية. نقل الخلايا العصبية. نشر الأمام.

الشبكة العصبية الثنائية

واحد أو اثنين من المدخلات لتسهيل عملياتنا الحسابية سنقوم في الوقت الحالي بتقييد أنفسنا بالبحث عن وحدة واحدة تكون مدخلاتها ثنائية جميعها وتكون وظيفة التنشيط هي العتبة (T (<0،0،1)) المذكورة أعلاه ، لذلك أن النواتج هي إما 0 أو 1. ندعو الوحدات مع وحدات عتبة التنشيط عتبة. يمكنك أيضًا رؤيتها تسمى وحدات الخطوة ، كخطوة هي وسيلة أخرى لوصف العتبة.

هناك بعض المشكلات يمكن حلها بالطرق البرمجية

ولكنل ابد علينا تعلم لغة البرمجة كاملة وتغيير الاكواد كل رة نريد ان نعلم الماكينة عمل شئ جديد

يوجد local minimum

وعنجا لا يمكن أن تتغير الeولا يمكن أحداث improvement

neuron firing

وهى طريقة لمعرفة ان العصبون فى الشبكة سوف يكون نشط

• define the terms: overfitting, network paralysis, momentum

• تحديد المصطلحات: تجهيز ، شلل الشبكة ، الزخم

modify the weights leading to the output unit using بنعمل تعديل للاوزان

∆w = ηea(1 - a)x For each weight the change is: Learning rate * error * activation * (1 - activation) * input.

الوظيفة ألتى تستخدم فى. Boltzmann machine

Binary network

تتكون تلك الشبكات من طبقات عديدة multilayered

Input layer Hidden layer Output layer ثلاث شبكات شبكة المدخلات و المخفية والمخرجات

كيف يتم عمل شبكة بواسطة عدد 2 مدخلات

Inputs Weights Parameters Form Value 0 bias Learning rate h ?? ?a ? Net ?? ?b ? Activation T(<0, 0, 1) ??

what are firing meaning

This is sometimes referred to as the neuron 'firing'

تنقسم الوحدات فى boltzman

إلى وحدات visible and hidden units

ماهى ال epoch

بالنسبة لنا فهي مجرد قيم المدخلات. تجدر الإشارة هنا إلى أننا نستخدم مصطلح "عصر" ليعني دورة واحدة من التعلم من خلال مجموعة التدريب بأكملها.epoch

نستخدم N

نستخدم المدخلات الكبيرة كحرف n

دوافع لدراسة ANNs

1. لجعل آلات أفضل. 2. لنموذج الذكاء البشري / الحيوان. 3. لاستكشاف فكرة الذكاء

1. To make better machines. Turing was interested in making machines more useful - this is what one might call the 'engineer's rationale'

1. لجعل آلات أفضل. كان تورنغ مهتمًا بجعل الآلات أكثر فائدة - وهذا ما يمكن للمرء أن يسميه "المنطق المهندس"

Gradient Descent

A technique to minimize loss by computing the gradients of loss with respect to the model's parameters, conditioned on training data. Informally, gradient descent iteratively adjusts parameters, gradually finding the best combination of weights and bias to minimize loss.

بنحسب ال inner product الحساب الداخل

Au=if net u >net V then 1 else 0

من أكثر الشبكات ألتى تستخدم فى neural networks

Backpropagation

ماهى الشبكة ال backpropagation وعلى ماذا تعتمد تلك الشبكة

Backpropagation هي طريقة تستخدم في الشبكات العصبية الاصطناعية لحساب التدرج المطلوب في حساب الأوزان المراد استخدامها في الشبكة

common thresholds

Common thresholds are: i. a = if net < 0 then 0 else 1 ii. a = if net > 0 then 1 else 0 iii. a = if net < 0 then -1 else 1 iv. a = if net > 0 then 1 else -1

artificial neural networks

Computer systems that are intended to mimic the human brain

ماهو هدف الself organizing mapping

Dimensionality reduction

evaluation function.

E = - Σuv wuv au av وهنا نبحث علىset من au لكى نكونوالminimozed

ماهو الخطا العام الموجد فى neural network

Error assigned to unit = sum of weighted errors of units fed.

عندما تبحث الbotzmann machine عن حل يتم كتابة هذا الحل على هيئة cost minimization or cost evaluation

Evaluation function تسمى أيضا energy function

عايز ال formula ألتى تستخدم فى كل من

Feed forward Backward بنكتب كل ابكعلادت ابدابة على كل مرحلة فيهم

ماهى المعادلة ألتى تستخدم فى تعديل الاوزان والخطأ

Learning rate * error * activation * (1 - activation) * input. Learning

الهدف الأساسي من تدرج النسبة

تدرج النسب هو خوارزمية التحسين التكراري من الدرجة الأولى لإيجاد الحد الأدنى من وظيفة.

Three or more inputs It is important that you have some facility with working out the outputs, given inputs and weights (examination questions often ask you to do this), so let us look at some more examples. The diagram below represents a unit with three or more inputs. The 'dotted' input '...' represents 0 or more edges, allowing for an unspecified number of extra inputs.

ﺛﻼﺛﺔ ﻣﺪﺧﻼت أو أآﺜﺮ ﻣﻦ اﻟﻀﺮوري أن ﻳﻜﻮن ﻟﺪﻳﻚ ﺑﻌﺾ اﻟﻤﻨﺸﺄة ﺑﻮﺿﻊ اﻟﻤﺨﺮﺟﺎت ، ﻣﻊ إﻋﻄﺎء اﻟﻤﺪﺧﻼت واﻷوزان (ﻋﺎدة ﻣﺎ ﺗﻄﻠﺐ ﻣﻨﻚ أﺳﺌﻠﺔ اﻻﻣﺘﺤﺎن) ، ﻟﺬﻟﻚ دﻋﻮﻧﺎ ﻧﻨﻈﺮ إﻟﻰ ﺑﻌﺾ اﻷﻣﺜﻠﺔ. يمثل الرسم البياني أدناه وحدة تحتوي على ثلاثة أو أكثر من المدخلات. يمثل الإدخال "المنقَّط" ... "0 أو أكثر من الحواف ، مما يسمح بعدد غير محدد من المدخلات الإضافية.

To explore the idea of intelligence.

'philosopher's rationale

مثال عملى على backpropagation neural network

(1)تتكون من weights الاوزان اول حاجة بنحسب ال net من خلال الوظيفة التيتة neth = Σi=0N wih xi )2( بنحسب بعد كدة ال activation بواسطة ال sigmoid function a = σ(net) = 1/(1 + exp(-net)) )3( وبعد كدة بناخد ال activation value وبعد كدة بنحيب ال output التوتال وبعدين نحسب ال error بعدين error = e = desired (target) - actual وبعدين نحسب التوتال error معانا دلوقتى قيمة التوتال error هنستخدم ال chain rule للحساب بقا dσ(net) = - net exp(-net) (1 + exp(-net))-2 = σ(net)(1-σ(net)) = a(1 - a) بنحسب ال derivatives a(1-a) للحساب لة ثلاثةتفصيلات وهى &error/output1=out-target(اول قيمة فى chain rule) &output/net=output(1-output)(القيمة التانية( &net/weight=output after sigmoid(القيمة الثالثة( بعد كدة بنضرب الثلاثة فى بعض ونطلع القيمة التى سيعدل بها الاوزان بطريقة الوزن الجديد = الوزن القديم -learning rate*deriavtibve calcuation ممكن نحسب الحسبة كلها بواسطة المعادلة Learning rate * error * activation * (1 - activation) * input.

يمكن استخدام ال ANN

. سنرى لاحقًا كيف يمكن التفكير في استخدام شبكات ANN كنوع من البحث

هل يوجد مثال لجدول الحقيقة

0 0 0 1 0 1 wb if wb<0 then 0 else 1 1 0 wa if wa <0 then 0 else 1 1 1 wa+wb if wa+wb<0 then 0 ealse 1

ماهى فورمة استخدام الsigmoid functioj

1/1+. e^-activation

neuron is activated or not ياما يكون activated dhlh gh

A neuron is either activated, or it is not: there are no partial activations.

Perceptrons as weighted threshold elements In 1958 Frank Rosenblatt, an American psychologist, proposed the perceptron, a more general computational model than McCulloch-Pitts units. The essential innovation was the introduction of numerical weights and a special interconnection pattern. In the original Rosenblatt model the computing units are threshold elements and the connectivity is determined stochastically. Learning takes place by adapting the weights of the network with a numerical algorithm. Rosenblatt's model was refined and perfected in the 1960s and its computational properties were carefully analyzed by Minsky and Papert [312]. In the following, Rosenblatt's model will be called the classical perceptron and the model analyzed by Minsky and Papert the perceptron.

Perceptrons كعناصر عتبة مرجحة في عام 1958 ، اقترح فرانك روزنبلات ، وهو عالم نفسي أمريكي ، جهاز الإدراك ، وهو نموذج حاسوبي أكثر عمومية من وحدات McCulloch - Pitts. كان الابتكار الأساسي هو إدخال الأوزان العددية ونمط الربط البيني الخاص. في نموذج روزنبلات الأصلي ، وحدات الحوسبة هي عناصر عتبة ويتم تحديد الاتصال بشكل عشوائي. يتم التعلم عن طريق تكييف أوزان الشبكة باستخدام خوارزمية رقمية. تم تحسين وتطوير نموذج روزنبلات في ستينيات القرن العشرين وتم تحليل خصائصه الحسابية بعناية بواسطة مينسكي وبابرت [312]. في ما يلي ، سيُطلق على نموذج روزنبلات اسم "بيرسيترون" الكلاسيكي والنموذج الذي حلله مينسكي وبابرت.

حساب الprobability

Pi=1/1+exp(-deltaE/T)

كاهو الاسم الاخر ل kohonen layer

Self organizing mapping neural network

Boltzman algorithm

Set of weight be stable or fixed and then used a random values of au Choose unit u and calculate the net input Net =au sum wuv av Net represent a contribution for the network is become 1vor 0 then we can reduce the e choose them

ماهى الخاصية للunitsالتى تحتويهاboltzmann machine

Stochastic units

Xor function

This truth table is that of the 'exclusive or' function XOR;

ال cluster هو نوع من أنواع

Unsupervised learning

النوع ألذى تتبعة ال kohonen layer هو

Unsupervised learning

Simulated annealing

Uses a temperature parameter to control the probability of downward steps, high temperature equates with a high chance of trying locally bad moves; temperature begins high and gradually decreases over time based on a schedule

كاهو الاسم الاخر ل competitive learning

Vector quantization هو الاسم الاخر

سؤال حول كيف لل perceptron يقسم الplane إلى two parts

We can draw a unit that can sepearte the plane with alone Y=mx+c Mx-y+c=0 Bias =c V=m W=-1 The line can be drawn and that below th eline are on e part and under the line are another part

لقد ناقشنا بالفعل الشبكات الترابطية المتكررة التي يتم فيها تغذية ناتج الشبكة مرة أخرى على وحدات الإدخال باستخدام اتصالات تعليقات إضافية (الشكل 12.3). بهذه الطريقة قمنا بتصميم أنظمة ديناميكية متكررة وحاولنا تحديد نقاط الإصلاح الخاصة بهم. ومع ذلك ، هناك طريقة أخرى لتحديد الذاكرة النقابية المتكررة التي تتكون من طبقتين والتي ترسل المعلومات بشكل متكرر بينهما. تحتوي طبقة الإدخال على وحدات تستقبل الإدخال إلى الشبكة وترسل نتيجة حسابها إلى طبقة الإخراج

We have already discussed recurrent associative networks in which the output of the network is fed back to the input units using additional feedback connections (Figure 12.3). In this way we designed recurrent dynamical systems and tried to determine their fixpoints. However, there is another way to define a recurrent associative memory made up of two layers which send information recursively between them. The input layer contains units which receive the input to the network and send the result of their computation to the output layer

الفرق بين ال batch mode and online mode

When learning from examples we might 'update' each time we have considered one example. This is called 'online' learning. Alternatively, it might be better to update only after we have considered a number (a batch) of examples. This is 'offline' or batched learning. وهنا يكون التعلم وال update يكون واقعى وباستمرار ,dsln online may be better toupdate after number of example (offline مجموعة من الامثلة تطلق مرة واحدة

تفصيلة الenegy function

Wij is the connection weight between unit j and unit i So is states which are either 0 or 1 Seta is the bias of unit

ماهى المعادلة المستخدمة عند استخدام اكبر قدر من المدخلات

a = [if (bias + wΣ1N ?i ) < 0 then 0 else 1] هنا يتم تحديد الfiring من خلال جمعجميع المدخلات ومقارنتها ب threshold value

sigmoid function

an S-shaped mathamatical curve is often used to describe the activation function of a neuron over time

ماهى العمليات التى قد يؤديها ال perceptron

and , or ,NAND ,NOT

au = if net u > net v for all v then 1 else 0 That is, all of the units have output 0 except the one with the maximum net which then has an activation of 1. This is a 'winner takes all' strategy. If there is a tie in nets then just one of the winning units outputs a 1 - that is, an arbitrary choice is made.

au = if net u> net v للجميع v ثم 1 else 0 أي أن جميع الوحدات لديها ناتج 0 باستثناء الوحدة التي لها أقصى شبكة والتي لديها تنشيط 1. هذه استراتيجية "الفائز يأخذ الكل". إذا كان هناك ربط في الشباك ، فحينها تقوم إحدى الوحدات الفائزة بإخراج 1 - أي ، يتم اختيار تعسفي.

هناك ثلاثة انواع من النظريات التى تقود الى تعلم علم الartificail neural networks سؤال

engineer rational(make machine better) psychological(model human /animal intelligence) philospoher(explore isea of intellignece)

ماهى ال equation ألتى يتم بها احتساب الخطأ

error = e = desired (target) - actual

يتم حساب الخطا ومن ثم يتم عمل backpropagation to error

error = e = desired (target) - actual

winning take all

is the main used for self organizing mapping neural network

tep 2- Forward propagate The natural step to do after initialising the model at random, is to check its performance. We start from the input we have, we pass them through the network layer and calculate the actual output of the model streightforwardly.

tep 2 - نشر الأمام الخطوة الطبيعية التي يجب القيام بها بعد تهيئة النموذج عشوائياً ، هي التحقق من أدائها. نبدأ من المدخلات التي نمتلكها ، ونمررها عبر طبقة الشبكة ونحسب المخرجات الفعلية للنموذج streightforwardly.

Artificial Neuron

the input paths look like dendrites, the processing element looks like a soma, the output path looks like the axon and the terminal routes look like synapses.

تعتمد طريقة التعلم بواسطة ال perceptron على

threshold function او كاتسمى ب step function

ماهاو الاسم الاخر لل step function

threshold هو الاسم الاخر

العلاقة بين ال threshold و ال bias

threshold=-bias inverse

One complication of using asynchronous firing of units is that it is slightly more difficult to trace. For a Hopfield net, for example, we have to take account of the order of 'firing' when tracing its behaviour.

أحد المضاعفات لاستخدام إطلاق الوحدات غير المتزامن هو أنه من الصعب قليلاً تتبعها. بالنسبة لشبكة Hopfield ، على سبيل المثال ، يتعين علينا مراعاة ترتيب "إطلاق النار" عند تتبع سلوكها.

hالخطوات للتعلم وتعديل الاوزان بين ال hidden layer and input layer

ε = (t - a)a(1 - a) the error on output Δwh = ηε ah the change of weight from hidden unit h εh = ε ah(1 - ah )wh the error for a hidden unit h Δwih = ηεh xi the change of weight from input i to hidden unit h

المعادلة ألتى يتم بها عمل updates للاوزان

η(target - activation)*input

ماهى آلة بولتزمان

آلة بولتزمان (وتسمى أيضًا شبكة هوبفيلد العشوائية ذات الوحدات المخفية) هي نوع من الشبكة العصبية المتكررة العشوائية (وحقل ماركوف العشوائي [

ماهو تكوين شبكة boltzmann

آلة بولتزمان ، مثل شبكة هوبفيلد ، هي شبكة من الوحدات ذات "الطاقة" المحددة للشبكة الشاملة

انواع ال hopfield neural network

أثناء قراءتك ، يجب أن تلاحظ أيضًا وجود إصدارات مستمرة أو "مصنفة" من شبكات Hopfield.

جايب backpropagation. Network وبيقولى احسب

بنحسب بإستخدام ابكعدباا وبواسط ال algorithm المتبع فة حابة backpropagation. Neural network

TO EXPLORE THE IDEA OF INTELLIGENCE Finally, we might broaden our view of intelligence to include intelligent behaviour of other primates, or more broadly other mammals - perhaps whales and dolphins, among others. Going beyond this to the extreme, we might ask 'what forms could intelligence have?' - this might be the 'philosopher's rationale'

أخيراً ، قد نوسع نظرتنا للذكاء لتشمل السلوك الذكي للرئيسيات الأخرى ، أو على نطاق أوسع الثدييات الأخرى - ربما الحيتان والدلافين ، وغيرها. إذا تجاوزنا ذلك إلى أقصى الحدود ، فقد نطرح السؤال "ما هي الأشكال التي يمكن أن تتضمّنها المعلومات الاستخبارية؟" - قد يكون هذا هو "مبرر الفلاسفة"

Reiterating somewhat, here are some of the things that may cause us difficulty when applying ANNs: 1. There may be no set of weights that are 'correct'. 2. The correct weights are too big for the software being used. 3. The final activations are too sensitive for the accuracy with which calculations are done. 4. The learning algorithms get stuck in local minima. 5. The weights oscillate without converging. 6. Training is too slow. 7. Overtraining - the network learns and performs well on training set but cannot perform well on new examples. 8. Network paralysis occurs when the parameters to a sigmoid are large so that even large changes in input cause very small output changes.

أكرر إلى حد ما ، إليك بعض الأشياء التي قد تسبب لنا صعوبة عند تطبيق ANNs: 1. قد لا تكون هناك مجموعة من الأوزان "الصحيحة". 2. الأوزان الصحيحة كبيرة جدًا بالنسبة للبرنامج المستخدم. 3. عمليات التنشيط النهائية حساسة للغاية بالنسبة للدقة التي تتم بها العمليات الحسابية. 4. تتعثر خوارزميات التعلم في الحد الأدنى المحلي. 5. الأوزان تتأرجح دون التقارب. 6. التدريب بطيء جدا. 7. التدريب الزائد - تتعلم الشبكة وتؤدي أداءً جيدًا في مجموعة التدريب ولكنها لا تستطيع أداء جيد في أمثلة جديدة. 8. يحدث شلل الشبكة عندما تكون المعلمات إلى السيني كبيرة حتى أن التغييرات الكبيرة في المدخلات تسبب تغيرات صغيرة جداً في المخرجات.

كاهو أهم شئ فى شبكات ال backpropagation

أهم شئ هو معتدلة partial derivative

ماهى الخطوة الأساسية فى عملية التدريب للشبكات kohonen

أول جزء هة إعطاء الشبكة مثال ثم البحث عن أقرب كلاس لهذا المثال بعد ذلك يتم عمل update لهذا الكلاس بواسطة

ماهى أول خطوة فى عملية التدريب بواسطة kohonen layer

أول خطوة فى عملية التدريب هو Normalize the training sets

إزاى نختار الكلاس

أول شئ إحنا بنختار الweightx بطريقة عشوائية وتلك الطريقة من الطرق

هناك أكثر من activation function

أول واحدة هىbinary تأنى واحدة هى الsigmoid رقم ثلاثة هى الtahan وهى تشبة الsigmoid ولكن حدها بين 1 و _1

ماهى صعوبات الشبكات العصبية

إحدى المشكلات الرئيسية التي سنواجهها مرارًا وتكرارًا خلال دراستنا هي معرفة ما تقوم به شبكة ANN بالفعل. هناك مشكلة أخرى هي "عكس" هذا - القدرة على إنشاء شبكة للقيام بما نريد القيام به. سنرى أنه في حالات قليلة ، لا تشكل هذه مشكلة ، ولكن في معظم الحالات يكون كلاهما صعبًا للغاية.

If we go back to our football player example, if our newbie guy shoots the ball 10m to the right or 10m to the left of the goal, we consider, in both cases, that he missed its target by 10m regardless the direction (right or left). In this case we will add a new column to the table -> the absolute error.

إذا عدنا إلى مثال لاعب كرة القدم لدينا ، إذا أطلق لاعبنا الجديد الكرة على مسافة 10 أمتار إلى اليمين أو 10 أمتار على يسار الهدف ، فإننا نفكر ، في كلتا الحالتين ، أنه أخطأ هدفه بـ10 أمتار بغض النظر عن الاتجاه (اليمين أو اليسار). في هذه الحالة ، سنضيف عمودًا جديدًا إلى الجدول -> الخطأ المطلق.

If we compare this to our football player shooting for the first time, the actual output will be the final position of the ball, the desired output would be that the ball goes inside the goal. In the beginning, our player is just shooting randomly. Let's say the ball went most of the time, to the right side of the goal. What he can learn from this, is that he needs to shoot a bit more to the left next time he trains.

إذا قارنا هذا مع لاعب كرة القدم لدينا اطلاق النار للمرة الأولى ، فإن الناتج الفعلي سيكون الموقف النهائي للكرة ، فإن الناتج المطلوب أن الكرة تدخل داخل المرمى. في البداية ، لاعبنا هو مجرد اطلاق النار بشكل عشوائي. لنفترض أن الكرة ذهبت معظم الوقت ، إلى الجانب الأيمن من المرمى. ما يمكن أن يتعلمه من هذا ، هو أنه يحتاج إلى تصوير أكثر قليلاً إلى اليسار في المرة التالية التي يتدرب فيها.

An alternative strategy is pruning. Pruning means making sure that you have a trained network and then seeing if you can 'tighten it up' by removing units.

استراتيجية بديلة هي تشذيب. يعني التقليم التأكد من أن لديك شبكة مدربة ومن ثم معرفة ما إذا كان يمكنك 'تشديدها' عن طريق إزالة الوحدات.

If a unit has an activation of 0, it changes to 1 on firing if its net is non negative. Similarly if a unit has an activation of 1 it changes to 0 on firing if its net is negative.

إذا كان لدى الوحدة تنشيط 0 ، فستتغير إلى 1 عند إطلاق النار إذا كان صافيها غير سلبي. بالمثل ، إذا كان لدى وحدة ما تنشيط 1 ، فستتغير إلى 0 عند إطلاق النار إذا كان صافيها سالباً.

If a unit feeds more than one successor unit then there will be a contribution from each successor, so that εwh becomes a sum over all successors. We will not need this formula but you need to know that it exists. Rojas Chapter 7, gives an interesting account of the derivation of the equations used for backpropagation. Although you are expected to learn and to be able to use the equations given, there is no need to learn the proofs. Rojas also suggests that all the errors are calculated before any weight updates are done. There seems to be some disagreement in the literature on this point, but we follow Rojas's lead.

إذا كانت الوحدة تغذي أكثر من وحدة لاحقة ، فسيكون هناك مساهمة من كل خليفة ، بحيث يصبح εwh مبلغًا على جميع الخلفاء. لن نحتاج إلى هذه الصيغة ولكن عليك أن تعرف أنها موجودة. Rojas الفصل 7 ، يعطي حسابا للاهتمام من اشتقاق المعادلات المستخدمة ل backpropagation. على الرغم من أنه من المتوقع أن تتعلم وأن تكون قادرًا على استخدام المعادلات المقدمة ، فلا داعي لتعلم البراهين. كما يشير Rojas إلى أن جميع الأخطاء يتم حسابها قبل إجراء أي تحديثات للوزن. يبدو أن هناك بعض الاختلاف في الأدبيات حول هذه النقطة ، لكننا نتبع زعامة روخاس.

If there is no feedback in a network and where the behaviour of a unit depends only upon its inputs, we can easily trace its behaviour by considering how it responds to every possible input combination.

إذا لم يكن هناك أي تعليق في الشبكة وحيث يعتمد سلوك الوحدة فقط على مدخلاتها ، يمكننا بسهولة تتبع سلوكها من خلال النظر في كيفية استجابتها لكل مجموعة مدخلات ممكنة.

If you mark these four points on a graph and try to fi nd a straight line which separates the zeros from the ones, you will fail - there is no such line. This means that there is no single unit that can do this separation and so no single unit can implement this truth table.

إذا وضعت علامة على هذه النقاط الأربع على الرسم البياني وحاولت إنشاء خط مستقيم يفصل الأصفار عن تلك ، فسوف تفشل - لا يوجد مثل هذا الخط. وهذا يعني أنه لا توجد وحدة واحدة يمكنها القيام بهذا الفصل وبالتالي لا يمكن لوحدة واحدة تنفيذ جدول الحقائق هذا.

Here is how we draw such a diagram: We scan down the three columns and notice that state 6 is a sink because whatever unit fires, the network stays in this state once it gets there. We show this by writing:à6. Now we look for states that either stay the same or go only to state 6. State 7 is the only one of these. We thus have: 7 à 6.

إليك كيفية رسم مثل هذا المخطط: نحن نقوم بمسح الأعمدة الثلاثة ضوئيًا ونلاحظ أن الحالة 6 هي مصدر بالوعة لأن أي وحدة تشتعل ، تظل الشبكة في هذه الحالة بمجرد وصولها إلى هناك. نعرض هذا عن طريق الكتابة: à6. الآن نحن نبحث عن الحالات التي إما تبقى كما هي أو تذهب فقط إلى الحالة 6. الدولة 7 هي الوحيدة من هذه. لدينا بالتالي: 7 à 6. 'iilayk kayfia

A backpropagation neural network is a feed forward, two or more layered network of units which have sigmoidal activation preceded by a 'summing block' that calculates the net of the unit. Although we can have as many inputs and outputs and as many hidden layers as we like, it is simpler (for the time being at least) to think of inputs, just one hidden layer and an output unit. What makes it a backpropagation network is the algorithm used for learning.

إن الشبكة العصبية العكسيّة هي عبارة عن شبكة عريضة إلى الأمام ، شبكة من الوحدات ذات طبقتين أو أكثر ذات تنشيط سيني يسبقه "كتلة تلخيص" تحسب صافي الوحدة. على الرغم من أنه يمكن أن يكون لدينا العديد من المدخلات والمخرجات والعديد من الطبقات المخفية التي نفضلها ، إلا أنه من الأسهل (في الوقت الحالي على الأقل) التفكير في المدخلات ، مجرد طبقة مخفية واحدة ووحدة إخراج. ما يجعلها شبكة backpropagation هو الخوارزمية المستخدمة للتعلم.

الشبكة العصبية backpropagation

إن الشبكة العصبية للخلف الخلفي هي عبارة عن شبكة تغذية للأمام ، واثنين أو أكثر من الطبقات من الوحدات التي لها تنشيط السيني مسبوقًا بـ "كتلة تجميع" تقوم بحساب شبكة الوحدة. على الرغم من أنه يمكننا الحصول على أكبر عدد ممكن من المدخلات والمخرجات كما نشاء ، إلا أنه من الأسهل (في الوقت الحالي على الأقل) التفكير في المدخلات ، طبقة مخفية واحدة فقط ووحدة مخرجات. ما يجعلها شبكة backpropagation هو الخوارزمية المستخدمة للتعلم

The methods we have used before to avoid dealing explicitly with the synchronization problem have the disadvantage, from the point of view of both biology and physics, that global information is needed, namely a global time. Whereas in conventional computers synchronization of the digital building blocks is achieved using a clock signal, there is no such global clock in biological systems. In a more biologically oriented simulation, global synchronization should thus be avoided. In this chapter we deal with the problem of identifying the properties of neural networks lacking global synchronization.

إن الطرق التي استخدمناها سابقًا لتجنب التعامل مع مشكلة التزامن بشكل صريح لها عيب ، من وجهة نظر كل من البيولوجيا والفيزياء ، أن هناك حاجة إلى المعلومات العالمية ، وهي زمن عالمي. بينما في الحواسيب التقليدية يتم تحقيق تزامن لبنات البناء الرقمية باستخدام إشارة ساعة ، لا يوجد مثل هذه الساعة العالمية في النظم البيولوجية. في محاكاة أكثر توجهاً بيولوجياً ، ينبغي بالتالي تجنب التزامن العالمي. في هذا الفصل ، نتعامل مع مشكلة تحديد خصائص الشبكات العصبية التي تفتقر إلى التزامن العالمي.

هدف الgraident sescendent

إنها تجد أفضل مجموعة من الأوزان لتقليل نسبة الخطأ وتدريب الشبكة عل. المطلوب منها

هناك العديد من ال استراتيجيات strategies ألتى يمكن أن نحسب بها أداء الشبكة Improving

ال strategy الاولى

ماهى الunit

ال unit هى ألتى تمثل الneuronوهى عبارة عن الصندوق الكى يأخذ المدخلات وmake changes ويخرج من الطرف الاخر المخرجات

Now we can see that -bias is acting as a (variable) threshold that the rest of the sum must equal or exceed before the output can become 1. When you read around the subject you will see threshold being mentioned, and you now know that this is just minus the bias, which in turn is the name of a weight connected to an input that is always 1

الآن يمكننا أن نرى أن -bias يعمل كعتبة (متغيرة) والتي يجب أن تساوي بقية المبلغ أو تتجاوزه قبل أن يصبح الناتج 1. عندما تقرأ حول الموضوع سترى عتبة يجري ذكرها ، وأنت تعرف الآن أن هذا هو فقط ناقص التحيز ، وهذا بدوره هو اسم الوزن المتصل بإدخال دائم 1.

كم من الفترة يم تعلم الشبكة

الفترة المطلوبة هو ادخال الامثلة بشكل تكرارى حتى تتعلم الشبكة الوظيفة المراد تكوينها بعد ذلك عند ادخال الامثلة الاختبارية

سؤال عن ال essential feature of backpropagation. Neural network

بنرسم الرسمة بتاعة back propagation

Absolute linear separability The proof of convergence of the perceptron learning algorithm assumes that each perceptron performs the test w · x > 0. So far we have been working with perceptrons which perform the test w · x ≥ 0. We must just show that both classes of computing units are equivalent when the training set is finite, as is always the case in learning problems.

الانفصال الخطي المطلق يثبت دليل تقارب خوارزمية التعلم المعيارية أن كل بيرسيترون يقوم بإجراء الاختبار w> x> 0. حتى الآن كنا نعمل مع perceptrons التي تقوم بإجراء الاختبار w x x ≥ 0. يجب أن نوضح فقط أن كلا الصفين من وحدات الحوسبة تكون مكافئة عندما تكون مجموعة التدريب محدودة ، كما هو الحال دائمًا في مشاكل التعلم.

Back-propagation In this example, we used only one layer inside the neural network between the inputs and the outputs. In many cases, more layers are needed, in order to reach more variations in the functionality of the neural network.

الانتشار الخلفي في هذا المثال ، استخدمنا طبقة واحدة فقط داخل الشبكة العصبية بين المدخلات والمخرجات. في كثير من الحالات ، هناك حاجة إلى مزيد من الطبقات ، من أجل الوصول إلى مزيد من الاختلافات في وظائف الشبكة العصبية.

Geometric visualization There are two alternative ways to visualize perceptron learning, one more effective than the other. Given the two sets of points P ∈ IR2 and N ∈ IR2 to be separated, we can visualize the linear separation in input space, as in Figure 4.8, or in extended input space. In the latter case we extend the input vectors and look for a linear separation through the origin, that is, a plane with equation w1x1 w2x2 w3 = 0. The vector normal to this plane is the weight vector w = (w1, w2, w3). Figure 4.9 illustrates this approach.

التصور الهندسي هناك طريقتان بديلتان لتخيل تعلم المعترض ، أحدهما أكثر فعالية من الآخر. وبالنظر إلى مجموعتي النقطتين P ∈ IR2 و N ∈ IR2 اللذين يمكن فصلهما ، يمكننا تصور الفصل الطولي في فراغ المدخلات ، كما هو مبين في الشكل 4.8 ، أو في حيز المدخلات الممتد. في الحالة الأخيرة نمدّد متجهات الإدخال ونبحث عن فاصل خطي عبر الأصل ، أي مستوي مع المعادلة w1x1 + w2x2 + w3 = 0. المتجه الطبيعي لهذا المستوي هو ناقل الوزن w = (w1، w2 ، ث 3). يوضح الشكل 4.9 هذا النهج.

Hebbian Learning having Associative memory with characteristics - Binary Model - Update Equations - Convergence & Error function - Hebbian Learning / Outer product rule

التعلم الثنائي مع وجود ذاكرة مشتركة مع الخصائص - نموذج ثنائي - معادلات التحديث - وظيفة التقارب والخطأ - قاعدة المنتج الخارجي للتعلم / المعرفة

ماهو ال supervised learning

التعلم الخاضع للإشراف هو مهمة التعلم الآلي المتمثلة في تعلم دالة تقوم بتخطيط إدخال لمخرجات استنادًا إلى أزواج المدخلات والمخرجات. يستنتج وظيفة من بيانات التدريب المسمى التي تتكون من مجموعة من أمثلة التدريب.

Algorithmic learning We are now in a position to introduce the perceptron learning algorithm. The training set consists of two sets, P and N, in n-dimensional extended input space. We look for a vector w capable of absolutely separating both sets, so that all vectors in P belong to the open positive half-space and all vectors in N to the open negative half-space of the linear separation.

التعلم الخوارزمي نحن الآن في وضع يسمح لنا بتقديم خوارزمية التعلم المعيارية. تتكون مجموعة التدريب من مجموعتين ، P و N ، في فضاء مدخلات الأبعاد n. نحن نبحث عن ناقلات قادرة على فصل كلتا المجموعتين على نحو مطلق ، بحيث أن جميع المتجهات في P تنتمي إلى نصف المسافة الإيجابي المفتوح وجميع المتجهات في N إلى نصف المسافة السالبة المفتوحة للفصل الخطي.

Forward pass: calculate the output of the network by forward propagating the outputs of one layer to the inputs of the next. Backward pass: Given the actual output of the network, calculate the error: error = e = desired (target) - actual modify the weights leading to the output unit using: ∆w = ηea(1 - a)x For each weight the change is: Learning rate * error * activation * (1 - activation) * input. Error assigned to unit = sum of weighted errors of units fed. If there were no error in the output then there would be no need for training. Therefore there must be an element (x, t) of the training set for which the calculated output is incorrect. Correcting the weight to the output unit is necessary, and this is done by adding a correction Δwh to wh for each hidden unit and adding a correction Δwih to wih to each weight from the inputs to the hidden units.

التمرير الأمامي: قم بحساب ناتج الشبكة عن طريق توجيه نواتج طبقة واحدة إلى مدخلات المرحلة التالية. تمرير للخلف: بالنظر إلى المخرج الفعلي للشبكة ، احسب الخطأ: الخطأ = e = المرغوب (الهدف) - فعليًا قم بتعديل الأوزان المؤدية إلى وحدة الإخراج باستخدام: ∆w = ηea (1 - a) x لكل وزن التغيير is: معدل التعلم * الخطأ * التنشيط * (1 - التنشيط) * الإدخال. خطأ تم تعيينه للوحدة = مجموع الأخطاء الموزونة للوحدات التي تم تغذيتها. إذا لم يكن هناك خطأ في الناتج فلن تكون هناك حاجة للتدريب. لذلك يجب أن يكون هناك عنصر (x، t) لمجموعة التدريب التي يكون المخرج المحسوب لها غير صحيح. يعد تصحيح الوزن لوحدة الإخراج ضروريًا ، ويتم ذلك عن طريق إضافة تصحيح whwh إلى wh لكل وحدة مخفية وإضافة تصحيح Δwih إلى wih لكل وزن من المدخلات إلى الوحدات المخفية.

Step 1- Model initialisation The first step of the learning, is to start from somewhere: the initial hypothesis. Like in genetic algorithms and evolution theory, neural networks can start from anywhere. Thus a random initialisation of the model is a common practice. The rational behind is that from wherever we start, if we are perseverant enough and through an iterative learning process, we can reach the pseudo-ideal model.

الخطوة 1 - تهيئة النموذج الخطوة الأولى للتعلم ، هي البدء من مكان ما: الفرضية الأولية. وكما هو الحال في الخوارزميات الوراثية ونظرية التطور ، يمكن للشبكات العصبية أن تبدأ من أي مكان. وبالتالي ، فإن التهيئة العشوائية للنموذج هي ممارسة شائعة. العقل المنطقي هو أنه من أين نبدأ ، إذا كنا مثابرين بما فيه الكفاية ومن خلال عملية تعلم متكررة ، يمكننا الوصول إلى النموذج المثالي الزائف.

Step 6- Weight update As we presented earlier, the derivative is just the rate of which the error changes relatively to the weight changes. In the numerical example presented earlier, this rate is 60x. Meaning that 1 unit of change in weights leads to 60 units change in error

الخطوة 6 - تحديث الوزن كما قدمنا سابقًا ، فإن المشتق هو المعدل الذي يتغير فيه الخطأ نسبيًا إلى التغييرات في الوزن. في المثال الرقمي المعروض سابقًا ، يكون هذا المعدل 60 ضعفًا. بمعنى أن وحدة واحدة من التغيير في الأوزان تؤدي إلى تغيير 60 وحدة في الخطأ

Step 7- Iterate until convergence Since we update the weights with a small delta step at a time, it will take several iterations in order to learn. This is very similar to genetic algorithms where after each generation we apply a small mutation rate and the fittest survives. In neural network, after each iteration, the gradient descent force updates the weights towards less and less global loss function. The similarity is that the delta rule acts as a mutation operator, and the loss function acts a fitness function to minimise. The difference is that in genetic algorithms, the mutation is blind. Some mutations are bad, some are good, but the good ones have higher chance to survive. The weight update in NN are however smarter since they are guided by the decreasing gradient force over the error.

الخطوة 7 - تكرارا حتى التقارب منذ أن قمنا بتحديث الأوزان مع خطوة دلتا صغيرة في وقت واحد ، سوف يستغرق عدة تكرارات من أجل التعلم. وهذا يشبه إلى حد بعيد الخوارزميات الجينية ، حيث نقوم بعد كل جيل بتطبيق معدل طفرة صغيرة ، ويبقى للأصلح. في الشبكة العصبية ، بعد كل تكرار ، تقوم قوة الانحدار المتدرج بتحديث الأوزان نحو وظيفة خسارة أقل وأقل عالميًا. ويتمثل التشابه في أن قاعدة الدلتا تعمل كمشغل للطفرات ، وتعمل وظيفة الفقد على وظيفة اللياقة البدنية لتقليلها. الفرق هو أنه في الخوارزميات الجينية ، فإن الطفرة تكون عمياء. بعض التحولات سيئة ، وبعضها جيد ، ولكن الجيد لديه فرصة أكبر للبقاء على قيد الحياة. ومع ذلك ، فإن تحديث الوزن في NN أذكى حيث يتم إرشاده من خلال انخفاض قوة التدرج فوق الخطأ.

Motivation for artificial neural networks

الدافع للشبكات العصبية الاصطناعي اهداف التعلم

Sink states can be very useful. Suppose that we can make a Hopfield network with specified sink states. If one of these networks is started in a state which is not a sink state, it will eventually move into such a state. This is the basis of some attempts at pattern recognition - handwriting recognition, for example. Of course, we would have to ensure that all stable states were meaningful and, more importantly, we would hope that starting from a state which is 'near' (in handwriting terms) to a stable state would eventually end up in that state - unfortunately this is not always the case.

الدول بالوعة يمكن أن تكون مفيدة للغاية. لنفترض أنه يمكننا إنشاء شبكة هوبفيلد مع حالات بالوعة محددة. إذا تم تشغيل إحدى هذه الشبكات في حالة ليست حالة بالوعة ، فستنتقل في النهاية إلى هذه الحالة. هذا هو أساس بعض محاولات التعرف على الأنماط - التعرف على خط اليد ، على سبيل المثال. بالطبع ، سيتعين علينا التأكد من أن جميع الدول المستقرة ذات مغزى ، والأهم من ذلك ، نأمل أن تبدأ النهاية من دولة "قريبة" (من ناحية الكتابة بخط اليد) إلى دولة مستقرة في النهاية في تلك الحالة - لسوء الحظ هذا ليس هو الحال دائما.

The bidirectional associative memory Before we start analyzing asynchronous networks we will examine another kind of synchronous associative model with bidirectional edges. We will arrive at the concept of the energy function in a very natural way.

الذاكرة الترابطية ثنائية الاتجاه قبل أن نبدأ في تحليل الشبكات غير المتزامنة ، سنقوم بفحص نوع آخر من النماذج الترابطية المتزامنة ذات الحواف ثنائية الاتجاه. سنصل إلى مفهوم وظيفة الطاقة بطريقة طبيعية للغاية.

The connections from the retina to the projection units are deterministic and non-adaptive. The connections to the second layer of computing elements and from the second to the third are stochastically selected in order to make the model biologically plausible. The idea is to train the system to recognize certain input patterns in the connection region, which in turn leads to the appropriate path through the connections to the reaction layer. The learning algorithm must derive suitable weights for the connections.

الروابط من شبكية العين إلى وحدات الإسقاط هي حتمية وغير تكيفية. يتم اختيار التوصيلات للطبقة الثانية من عناصر الحوسبة ومن الثاني إلى الثالث بطريقة عشوائية من أجل جعل النموذج معقولاً بيولوجياً. تتمثل الفكرة في تدريب النظام على التعرف على أنماط مدخلات معينة في منطقة الاتصال ، مما يؤدي بدوره إلى المسار المناسب من خلال الوصلات إلى طبقة التفاعل. يجب أن تستمد خوارزمية التعلم الأوزان المناسبة للاتصالات.

كيف يتم تعليم الشبكة

بنبدانضع present امثلة للشبكة وتكون تلك الامثلة عبارة عن mapping mapping from input to output وبالتالى يتم تعليم الشبكة بهذا النمط من الاداء

ماذا نفعل لو كانت الناتج نوجبة وكيف يمك تنزيل الerror

السؤال الذي يطرح نفسه هو ما من الأفضل القيام به إذا كانت الشبكة إيجابية. في عملية التلدين المحاكاة ، حتى لو كانت الوحدة تحتوي على شبكة موجبة ، فإننا نسمح لها بإعطاء تنشيط 1 باحتمال ، p ، مما يقلل مع زيادة صافي. غالبًا ما يكون الاحتمال المستخدم هو p = (1 + e-net / T) -1. كما هو الحال مع الكثير من الشبكات العصبية ، هناك مجموعة متنوعة من التفاصيل التي تختلف من مؤلف لآخر.

truth table مهو الشئ المبهر فى جدول الحقيقىة

الشئ لامبهر هو اانا يمكن جعل المخرجات دائما موجبة عندما تكون المدخلات موجبة ويمكن ان نجعلها سالبة عندما تكون المدخلات سالبة

Networks in which the computing units are activated at different times and which provide a computation after a variable amount of time are stochastic automata. Networks built from this kind of units behave like stochastic dynamical systems

الشبكات التي يتم فيها تنشيط وحدات الحوسبة في أوقات مختلفة والتي توفر عملية حسابية بعد فترة زمنية متغيرة هي أوتوماتيكي عشوائي. الشبكات المبنية من هذا النوع من الوحدات تتصرف مثل الأنظمة الديناميكية العشوائية

Artificial neural networks do not approach the complexity of natural nervous systems, but can still be usefully applied to solve certain classes of problem

الشبكات العصبية الاصطناعية لا تقترب من تعقيد النظم العصبية الطبيعية ، ولكن لا يزال من الممكن تطبيقها بشكل مفيد لحل فئات معينة من المشكلة

Two-layer feed-forward neural networks made of units with sigmoidal activation are universal in the sense that any computable function can be represented by one of these networks.

الشبكات العصبية العلوية ذات الطبقتين من الوحدات ذات التنشيط السيني هي شبكات عالمية بمعنى أنه يمكن تمثيل أي وظيفة قابلة للحساب من خلال إحدى هذه الشبكات.

Recursive networks with stochastic dynamics We discussed the design and operation of associative networks in the previous chapter. The synchronization of the output was achieved by requiring that all computing elements evaluate their inputs and compute their output simultaneously

الشبكات العودية ذات الديناميات العشوائية ناقشنا تصميم وتشغيل الشبكات الترابطية في الفصل السابق. تحقق تزامن المخرجات من خلال اشتراط أن تقوم جميع عناصر الحوسبة بتقييم مدخلاتها وحساب مخرجاتها في وقت واحد

Synchronous and asynchronous networks A relevant issue for the correct design of recurrent neural networks is the adequate synchronization of the computing elements. In the case of McCullochPitts networks we solved this difficulty by assuming that the activation of each computing element consumes a unit of time. The network is built taking this delay into account and by arranging the elements and their connections in the necessary pattern. When the arrangement becomes too contrived, additional units can be included which serve as delay elements. What happens when this assumption is lifted, that is, when the synchronization of the computing elements is eliminated?

الشبكات المتزامنة وغير المتزامنة هناك مشكلة ذات صلة بالتصميم الصحيح للشبكات العصبية المتكررة وهي المزامنة الكافية لعناصر الحوسبة. في حالة شبكات McCullochPitts ، قمنا بحل هذه الصعوبة من خلال افتراض أن تنشيط كل عنصر من عناصر الحوسبة يستهلك وحدة من الوقت. تم تصميم الشبكة مع الأخذ في الاعتبار هذا التأخير وترتيب العناصر وتوصيلاتها في النمط الضروري. عندما يصبح الترتيب مفتعلًا جدًا ، يمكن تضمين وحدات إضافية تعمل كعناصر تأخير. ماذا يحدث عند رفع هذا الافتراض ، أي عند إزالة تزامن عناصر الحوسبة؟

الوحدات العصبية وعلاقتها ب

الشبكة العصبية هي شبكة من وحدات الحوسبة "البسيطة" - بمعنى أن كل ما لديها من قواسم مشتركة. على افتراض أنك تقوم بأعمال القراءة والعمل على الويب الموصى بها ، فستقابل العديد من الأنواع المختلفة ولكن ليس بأي حال جميع أنواع الشبكات العصبية بعد دراسة هذه الوحدة النصفية.

A neural network is a network of 'simple' computing units - in a sense that is all that they have in common. Assuming that you do the reading and web work recommended, you will have met many different but by no means all neural network types after studying this half unit.

الشبكة العصبية هي شبكة من وحدات الحوسبة "البسيطة" - بمعنى أن كل ما هو مشترك بينها. إذا افترضنا أنك تقوم بعمل القراءة أو العمل على شبكة الإنترنت ، فستكون قد قابلت العديد من أنواع الشبكات العصبية المختلفة ، ولكن ليس بأي حال من الأحوال بعد دراسة هذه الوحدة النصفية.

كل layer تحتوى عليهم ال kohonen layer

الطبقة الأولى وهة kohonen الطبقة الأخرى وهى grossberg

State transition diagrams وهى تستخدم لرسم والتعبير عن حالات الى hopfield network

المخططات الانتقالية للدولة

ثلاث مراحل حسابية

المرحلة الاولى حساب الnet المرحلة الثانية حساب الfeed forward activation الرمحلةةالثاالثة حساب ال backward function

Abstract: The Kohonen Self-Organized Maps for clustering a set of continuous input vectors is discussed. This NN is trained by unsupervized learning

الملخص: تمت مناقشة خرائط Kohonen ذاتية التنظيم لتجميع مجموعة من متجهات الإدخال المستمر. يتم تدريب هذا NN عن طريق التعلم غير المثقل

ماهى الميزة الأخرى لاستخدام الsigmoid function

الميزة الأخرى هو عند استخدامها يتم سهولة حساب ال derivative

ماهى النظرية التى يقيم عليها supervised learning

النظرية هو التعلم بواسطة عمل labelling للمخلات والتعلم من خلال ادخال مجموعة كبيرة من المدخلات والخرجات ولابد ان تكون هناك معلم لهذة الشبكة

Important points to note are use of: • careful choice of initial weights • alternative network architectures • growing and pruning the networks as they learn or as they are used • alternative learning algorithms • alteration of the weight update formula to include a 'momentum' term (that is, take into account the previous change when determining that of the current step) • momentum: add µ times Δw from last step - where parameter µ is the momentum coefficient • different learning rates for different weights • adaptive learning rates - rates that depend upon stage of learning, etc. • use of lookup tables instead of function evaluation to speed up the process • use of special hardware designed for running ANNs

النقاط المهمة الجديرة بالملاحظة هي استخدام: • الاختيار الدقيق للأوزان الأولية • أبنية الشبكات البديلة • نمو وتقليم الشبكات أثناء تعلمها أو أثناء استخدامها • خوارزميات التعلم البديلة • تغيير صيغة تحديث الوزن لتشمل مصطلح "الزخم" (أي ، ضع في الاعتبار التغيير السابق عند تحديد التغيير في الخطوة الحالية) • الزخم: أضف µ مرة µw من الخطوة الأخيرة - حيث المعلمة µ هي معامل الزخم • معدلات التعلم المختلفة لأوزان مختلفة • معدلات التعلم التكيفية - معدلات التي يعتمد على مرحلة التعلم ، إلخ. • استخدام جداول البحث بدلاً من تقييم الوظيفة لتسريع العملية • استخدام أجهزة خاصة مصممة لتشغيل ANNs

The principal goal of an SOM is to transform an incoming signal pattern of arbitrary dimension into a one or two dimensional discrete map, and to perform this transformation adaptively in a topologically ordered fashion.

الهدف الرئيسي من SOM هو تحويل نمط إشارة واردة من البعد التعسفي إلى خريطة منفصلة واحدة أو اثنين من الأبعاد ، وأداء هذا التحول على التكيف بطريقة مرتبة طبولوجيا.

كيف تكون الوحدات البسيطة قوية

الوحدات ذات وظيفة التنشيط البسيطة هذه تكون قوية بشكل مدهش عند دمجها كما سنرى قريبًا ، ولكن الآن دعنا نرى ما يمكن لوحدة وحيدة أن تفعله!

Units with just this simple step activation function are surprisingly powerful when combined as we shall soon see, but for now let us see what a lone unit can do!

الوحدات ذات وظيفة التنشيط البسيطة هذه هي قوية بشكل مدهش عند دمجها كما سنرى قريباً ، ولكن الآن دعنا نرى ما يمكن لوحدة واحدة القيام به!

ماهى نوعية ال hopfiled network

الوحدات في شبكة Hopfield عادة ما تكون وحدات عتبة ثنائية. ومع ذلك ، هناك بعض الالتباس في الأدب حول العتبة الفعلية المستخدمة.

ماهى الوظيفة المستخدمة فى backpropagation

الوظيفة ألتى تستخدم sigmoid function

For sure, we can always create one complicated function that represent the composition over the whole layers of the network. For instance, if layer 1 is doing: 3.x to generate a hidden output z, and layer 2 is doing: z² to generate the final output, the composed network will be doing (3.x)² = 9.x². However in most cases composing the functions is very hard. Plus for every composition one has to calculate the dedicated derivative of the composition (which is not at all scalable and very error p

بالتأكيد ، يمكننا دائمًا إنشاء دالة معقدة واحدة تمثل التركيبة على طبقات الشبكة بالكامل. على سبيل المثال ، إذا كانت الطبقة الأولى تعمل: 3.x لإنشاء مخرجات z مخفية ، وتقوم الطبقة الثانية: z² لتوليد المخرج النهائي ، ستقوم الشبكة المؤلفة (3.x) ² = 9.x². ومع ذلك ، في معظم الحالات ، يكون تكوين الوظائف أمراً بالغ الصعوبة. بالإضافة إلى كل تركيبة يجب على المرء أن يحسب المشتق المخصص للتركيب (وهو غير قابل للتحجيم وعرضة للخطأ على الإطلاق).

Of course we only use a training method if we do not know an easier way of calculating the weights required for success. For example, it would be foolish to train a neural network to learn the Boolean function for majority voting

بالطبع نحن نستخدم طريقة التدريب فقط إذا كنا لا نعرف طريقة أسهل لحساب الأوزان المطلوبة للنجاح. على سبيل المثال ، سيكون من الحماقة تدريب شبكة عصبية لتعلم الوظيفة البوولية للتصويت بالأغلبية

For the first part of the calculation, the most common units add the weighted inputs to form a sum which is the value of net. We will use the symbol Σ for net in such cases. So it is this sum that is passed through the activation function, A(), to produce the output which we represent using the letter a = A(Σ). There are many functions that have been used as activation functions, and we shall meet a few.

بالنسبة للجزء الأول من الحساب ، تضيف الوحدات الأكثر شيوعًا المدخلات الموزونة لتكوين مبلغ يمثل قيمة net. سوف نستخدم الرمز Σ للشبكة في مثل هذه الحالات. إذن ، هذا هو المبلغ الذي يتم تمريره عبر وظيفة التنشيط ، A () ، لإنتاج المخرجات التي نمثلها باستخدام الحرف a = A (Σ). هناك العديد من الوظائف التي تم استخدامها كوظائف التنشيط ، وسنلتقي بضع وظائف.

For calculations we can make the sum simpler by using the fact that wij = wji and so we can rewrite E as E = -∑u=0 u=N au ∑v=0 v<u wuv av . We can summarise one property of a Hopfield net as being that its Energy never increases and in fact decreases whenever a unit changes from a 1 to a 0.

بالنسبة للحسابات ، يمكننا أن نجعل المبلغ أسهل باستخدام حقيقة wij = wji وبالتالي يمكننا إعادة كتابة E كـ E = -∑u = 0 u = N au ∑v = 0 v <u wuv av يمكننا تلخيص خاصية واحدة من شبكة هوبفيلد بأنها لا تزداد الطاقة الخاصة بها وتتناقص في الواقع كلما تغيرت وحدة من 1 إلى 0.

Looking at the contribution of such a unit to S we can see that a unit changing from 0 to 1 causes S to increase by netk and one that changes from 1 to 0 also increases S by its net. In both cases S increases because of the change

بالنظر إلى مساهمة مثل هذه الوحدة في S ، يمكننا أن نرى أن تغيير الوحدة من 0 إلى 1 يؤدي إلى زيادة S بواسطة netk وتغير من 1 إلى 0 كما يزيد S بواسطة شبكتها. في كلتا الحالتين يزيد S بسبب التغيير

all units are predecssors why

بسبب إعادة العملة ، جميع الوحدات لها أسلاف ولا يمكننا أن نفكر بسهولة في أي من هذه الوحدات كوحدات إدخال.

Because of the recurrency, all units have predecessors and we cannot easily think of any as the input units. Instead we think of the initial values (which after all will be needed to calculate the inputs to other units) as our inputs - we have control over these.

بسبب إعادة العملة ، جميع الوحدات لها أسلاف ولا يمكننا أن نفكر بسهولة في أي من هذه الوحدات كوحدات إدخال. بدلاً من ذلك ، نفكر في القيم الأولية (والتي ستكون ضرورية في النهاية لحساب المدخلات إلى الوحدات الأخرى) كمدخلات لدينا - لدينا سيطرة على هذه.

In general, there may be any number of input edges and any number of output edges. However, while the values input can be different, there can only be one value of output, although it can exit on many arrows. The output or activation of unit u is labelled au .

بشكل عام ، قد يكون هناك أي عدد من حواف المدخلات وأي عدد من حواف الإخراج. ومع ذلك ، في حين أن إدخال القيم يمكن أن يكون مختلفًا ، إلا أنه لا يمكن أن يكون هناك سوى قيمة واحدة للإخراج ، على الرغم من أنه يمكن الخروج من العديد من الأسهم. يتم تسمية إخراج أو تنشيط الوحدة u.

Next, we may want the activation to be one 'above the line' or to be one 'below the line'. The same line is involved, so the same family of units have to be used. However if you change the sign of bias (by, for example, multiplying the equation of the line by -1) you change the side of the line with activation = 1.

بعد ذلك ، قد نرغب في أن يكون التنشيط "فوق الخط" أو أن يكون "واحدًا أسفل الخط". نفس الخط متضمن ، لذا يجب استخدام نفس مجموعة الوحدات. ومع ذلك ، إذا قمت بتغيير علامة التحيز (بواسطة ، على سبيل المثال ، ضرب معادلة الخط بواسطة -1) قمت بتغيير جانب الخط مع التنشيط = 1.

Suppose that we have a network with training set t and current weights w. We calculate the evaluation function E using: E = Σv || tv - av||

بعد كدا بنعمل weight change لو حدث إن هذا التغيير أقل الe Function we accept it وغير ذلك نرفضة

Once the magnified inputs arrive at the unit, it performs a calculation on these. This calculation often has two parts. For historic reasons we call the result of the first part the net of the unit. The second part of the calculation then works on the unit's value of net to produce the unit's activation a.

بمجرد وصول المدخلات المكبرة إلى الوحدة ، فإنها تقوم بإجراء عملية حسابية على هذه الوحدات. هذا الحساب غالبا ما يكون جزأين. لأسباب تاريخية نطلق على نتائج الجزء الأول صافي الوحدة. ويعمل الجزء الثاني من الحساب بعد ذلك على قيمة الوحدة للشبكة لإنتاج تنشيط الوحدة (أ).

سؤال حول الwindroff rule. اية هى وكيف تستخدمز

بنستخدم ال reinforcement learning وهو التعلم بالاجبار تستخدم هذه القاعدة أيضًا التعلم reinforcement المعزز. إذا لم يكن النمط مستقرًا ، فهذا يعني أنه بالنسبة لبعض الوحدات ، تختلف الحالة التي يمثلها النموذج عن تلك التي سيتم إنشاؤها من خلال النظر في التنشيطات التي تم إنشاؤها بواسطة شبكة الوحدة. في مثل هذه الحالات ، يتم تعديل الأوزان لتصحيح شبكة تلك الوحدة المحددة. سترى المزيد من التفاصيل حول قواعد التعلم هذه في قراءتك.

فكرة استخدام الsimylulated annealing

بنستخدم الحرارة وذلك للتحكم فى ال probability

سؤال وهو عايز formula وعايز ال algorithm لتدريب الشبكة الkohonen

بنكتب ال algorithm وايضا المعادلات المطلوبة Eculcidean distance أيضا نريد أن نكنبها وبعد كدة معادلة ال change in weights

هناك سؤال عن كيفية عمل شبكة تخرج الناتج 1

بواسطة ال perceptron function

Clearly a. is good but might be expecting too much - although even here there is a danger of overfitting. If b. is the case then the gain/loss of functionality may be worth accepting for the simpler network.

بوضوح أ. أمر جيد ولكن قد يكون متوقعًا أكثر من اللازم - على الرغم من وجود خطر ملائم حتى هنا. إذا ب. هذا هو الحال عندها قد يكون كسب / فقدان الوظيفة يستحق القبول لشبكة أكثر بساطة.

من أين تاتى قوة ال backpropagation

تأتى قوتها من learning Algorithm

Bias in neural network

تأثير التحيز في الشبكة العصبية. تعتمد الشبكة العصبية من الناحية النظرية على الخلايا العصبية الفعلية للدماغ. الخلايا العصبية هي الوحدات الأساسية لشبكة عصبية كبيرة. ... في الشبكة العصبية ، يتم توفير بعض المدخلات لخلايا عصبية اصطناعية ، ومع كل إدخال يرتبط الوزن. الوزن يزيد من حدة وظيفة التنشيط.

The learning process takes the inputs and the desired outputs and updates its internal state accordingly, so the calculated output get as close as possible from the desired output. The predict process takes input and generate, using the internal state, the most likely output according to its past "training experience". That's why machine learning is called sometimes model fitting.

تأخذ عملية التعلم المدخلات والمخرجات المرغوبة وتحديث حالتها الداخلية وفقًا لذلك ، بحيث يصبح الناتج المحسوب أقرب ما يمكن من الناتج المرغوب. تأخذ عملية التنبؤ المدخلات وتولد ، باستخدام الحالة الداخلية ، الناتج الأكثر احتمالاً وفقاً "لتجربتها" السابقة. هذا هو السبب في أن التعلم الآلي يسمى أحيانًا طرازًا مناسبًا.

كاهو نوع التدريب ألذى تتبعة ال backpropagation

تتبع طريقة التدريب بواسطةومعلم Supervised learning

تركيب الشبكة

تتركب الشبكة بطريقة كبيرة من وحدات الحوسبة وطريقة ترابط تلك الوحدات مع بعضها البعض

The self-organization process involves four major components: (Initialization): All the connection weights are initialized with small random values. (Competition): For each input pattern, the neurons compute their respective values of a discriminant function which provides the basis for competition. The particular neuron with the smallest value of the discriminant function is declared the winner. (Cooperation): The winning neuron determines the spatial location of a topological neighbourhood of excited neurons, thereby providing the basis for cooperation among neighbouring neurons. (Adaptation): The excited neurons decrease their individual values of the discriminant function in relation to the input pattern through suitable adjustment of the associated connection weights, such that the response of the winning neuron to the subsequent application of a similar input pattern is enhanced

تتضمن عملية التنظيم الذاتي أربعة مكونات رئيسية: (التهيئة): تتم تهيئة جميع أوزان الاتصال بقيم عشوائية صغيرة. (المنافسة): لكل نمط إدخال ، تقوم الخلايا العصبية بحساب قيمها الخاصة بوظيفة تمييزية توفر الأساس للمنافسة. يتم الإعلان عن الخلايا العصبية الخاصة ذات القيمة الأصغر للوظيفة التمييزية. (التعاون): تحدد الخلايا العصبية الفائزة الموقع المكاني لحي طوبولوجي من الخلايا العصبية المنفعلة ، مما يوفر الأساس للتعاون بين الخلايا العصبية المجاورة. (التكيف): تقلل الخلايا العصبية المفعمة بقيمها الفردية من الوظيفة التمييزية بالنسبة لنمط الإدخال من خلال ضبط مناسب لأوزان الاتصال المرتبطة ، بحيث يتم تعزيز استجابة الخلايا العصبية الفائزة للتطبيق اللاحق لنمط إدخال مماثل

المدخلات والمخرجات فى ال backpropagation

تتكون مجموعة التدريب من عدد من (المدخلات ، المخرجات) التي نسميها (؟ i ، ti) للتأكيد على أن المكونات x هي مدخلات أو (xi ، ti) عندما ترغب في أن تكون أكثر وضوحًا

من ماذا تتكون مجموعة التدريب

تتكون من مداخلات و مخرجات Inputs and outputs

مما تتكون عملية ال classification

تتكون من مرحلنيتن أولها هو اختيار training set وهذة تحدد نوعية الclassessالمستخدمة ثم بعد ذلك يكون هناك مجموعة نريد أن نقسمها بناء على التوزيعة الأولى

ماهى الطرق التى يتم التدريب بها بواسطة ال unsupervised learning

تتم بواسطة استخدام ال clustering او مايسمى ب competitive learning

A good strategy here is to see what happens if each hidden unit is removed in turn and the resulting network tested, trained and tested again. It may be that performance of the retrained smaller network is: a. much better b. not much different c. much worse

تتمثل الإستراتيجية الجيدة هنا في معرفة ما يحدث إذا تمت إزالة كل وحدة مخفية بدورها وتم اختبار الشبكة الناتجة وتدريبها واختبارها مرة أخرى. قد يكون أداء الشبكة الأصغر المعاد تدريبها هو: أفضل بكثير ب. لا يختلف كثيرا ج. أسوأ بكثير

إلى اى ندى normalization يؤثر in kohonen layer learning

تجعل ال calculations أسهل more efficient أيضا يجهل الانتقال من two dimensional to. One dimensional يستخدم فى حالة input vectors normalizing then and normalizing the chosen Classess also

اهمية ال normalization فى kohonen layer training

تجعل ال classification اسهل

الشكات الاصطناعية

تحاول تقليد الشكات اعصبية الحقيقة الموجودة فى جسم الانسان

The above network contains the following: two inputs two hidden neurons two output neurons two biases

تحتوي الشبكة أعلاه على ما يلي: اثنين من المدخلات اثنين من الخلايا العصبية الخفية اثنين من الخلايا العصبية الإخراج اثنين من التحيز

غالبًا ما يأخذ التواصل شكل عدد صحيح أو رقم حقيقي يتم تمريره ، على الرغم من أننا نفكر أحيانًا في أشكال الرسائل الأخرى.

تحتوي بعض الوحدات على حواف موجهة: أي أن الرسائل (أحيانًا أعداد صحيحة أو أرقام حقيقية في بعض الأحيان) تسير في اتجاه واحد فقط ، بينما يمكن أن تحتوي أنواع الوحدات الأخرى على حواف ثنائية الاتجاه.

ماهو تكوين ال kohonen layer network

تحتوي شبكة Kohonen-Grossberg على مدخلات و "طبقة Kohonen" و "طبقة Grossberg". المدخلات هي نفسها كما كانت لدينا عدة مرات من قبل - إنها ببساطة تنقل المدخلات إلى أي شيء تتصل به. غالبًا ما يتم حذف طبقة Grossberg ، ولكنها تحتوي أحيانًا على وحدات خطية تحول مخرجات طبقة Kohonen إلى شيء أكثر فائدة. إنها طبقة Kohonen التي تهمنا هنا.

his version of Hebb's rule differs from some that you may find in the literature. This is either because a) the literature uses different types of unit for Hopfield nets or b) there is a lot of scope for alternatives in this subject. In fact, as long as the changes are based on the idea of making correlations between units reflect correlations in the training set, then one can say that Hebbian learning is taking place.

تختلف روايته لحكم Hebb عن تلك التي قد تجدها في الأدب. هذا إما لأن الأدب يستخدم أنواعًا مختلفة من الوحدات لشبكات Hopfield أو ب) هناك مجال كبير للبدائل في هذا الموضوع. في الواقع ، ما دامت التغييرات تستند إلى فكرة جعل الارتباط بين الوحدات تعكس الارتباطات في مجموعة التدريب ، فيمكن للمرء أن يقول إن التعلم باللغة العبرية يحدث.

ماهو النوع الذى تتبع ل خوارزمية التعلم perceptron

تخضع للتعلم بواسطة مشرف supervised عن طريق reinforcement

Vector notation In the following sections we deal with learning methods for perceptrons. To simplify the notation we adopt the following conventions. The input (x1, x2, . . ., xn) to the perceptron is called the input vector. If the weights of the perceptron are the real numbers w1, w2, . . . , wn and the threshold is θ, we call w = (w1, w2, . . ., wn, wn 1) with wn 1 = −θ the extended weight vector of the perceptron and (x1, x2, . . . , xn, 1) the extended input vector. The threshold computation of a perceptron will be expressed using scalar products. The arithmetic test computed by the perceptron is thus w · x ≥ θ , if w and x are the weight and input vectors, and w · x ≥ 0 if w and x are the extended weight and input vectors. It will always be clear from the context whether normal or extended vectors are being used.

تدوين المتجهات في الأقسام التالية نتعامل مع طرق التعلم للمطبقات. لتبسيط التدوين نطبق الاتفاقيات التالية. يدعى الإدخال (x1 ، x2 ،... ، xn) إلى perceptron متجه الإدخال. إذا كانت أوزان الـ perceptron هي الأرقام الحقيقية w1، w2،. . . ، wn والعتبة هي θ ، نسميه w = (w1 ، w2 ،.... ، wn ، wn + 1) مع wn + 1 = −θ ناقل الوزن الممتد من perceptron و (x1 ، x2 ، ...). ، xn ، 1) متجه الإدخال الممتد. وسيتم التعبير عن حساب العتبة من perceptron باستخدام المنتجات العددية. وبالتالي ، فإن الاختبار الحسابي الذي يتم حسابه من قبل المعترض هو w × x θ θ ، إذا كان w و x عبارة عن الوزن وناقلات المدخلات ، و w x x = 0 إذا كان w و x هما الوزن الممتد وناقلات الإدخال. سيكون من الواضح دائمًا من السياق ما إذا كان يتم استخدام المتجهات العادية أو الموسعة.

Remember that the activation is 1 if net is greater than or equal to zero, so we can write the condition for our unit to have activation 1 as: net = bias wM ≥ 0 or as M ≥ -bias/w and bias ≥ -wM

تذكر أن التنشيط هو 1 إذا كان صافي أكبر من أو يساوي الصفر ، لذلك يمكننا كتابة الشرط لوحدة لدينا أن يكون التنشيط 1 على النحو التالي: net = bias wM ≥ 0 أو as M ≥ -bias / w and bias ≥ -wM

ماذا تستخدم ال backpropagation شبكات

تستخدم حسابات ال gradient descendent

A state from which there is no escape is called a sink or stable state and there is also no need to put a loop on such a state.

تسمى الحالة التي لا يوجد منها هروب بالوعة أو حالة مستقرة ولا توجد أيضًا حاجة لوضع حلقة على مثل هذه الحالة.

الطبقات الموجودة فى boltzmann machine

تسمى طبقتان من آلة بولتزمان المقيدة الطبقة المخفية أو طبقة المخرجات والطبقة المرئية أو المدخلة. ترتبط العقد المختلفة عبر كل الطبقات.

Boltzmann machine

تشبة فى عملها الىى حد كبير ال annealing of materials to take it shape according to temperature or vibration Before the end we decrease the effect of temp or vibration

من ماذا تعانى استراتيجية الاوزان

تعاني الاستراتيجية من عدم الاستفادة من معرفة الأوزان الحالية ومدى جودة نموذج ANN الحالي. لا يستخدم أي معلومات مكتسبة أثناء البحث.

تعريف لل backpropagation neural network

تعتبر خوارزمية backpropagation هي الشبكة العصبية الاصطناعية التقليدية المرسلة إلى الأمام.

الشبكات العصبية الاصطناعية

تعتمد بنية كل شبكة على لبنات بناء متشابهة جدًا تؤدي المعالجة.

One particularly interesting class of unsupervised system is based on competitive learning, in which the output neurons compete amongst themselves to be activated, with the result that only one is activated at any one time. This activated neuron is called a winner-takesall neuron or simply the winning neuron. Such competition can be induced/implemented by having lateral inhibition connections (negative feedback paths) between the neurons. The result is that the neurons are forced to organise themselves. For obvious reasons, such a network is called a Self Organizing Map (SOM).

تعتمد فئة مثيرة للاهتمام بشكل خاص من النظام غير الخاضع للإشراف على التعلم التنافسي ، حيث تتنافس الخلايا العصبية الناتجة فيما بينها لتفعيلها ، مما يؤدي إلى تنشيط واحد فقط في أي وقت. تسمى هذه الخلية العصبية المنشطة بخلية العصب الفائز أو ببساطة العصبونات الفائزة. يمكن تحفيز مثل هذه المنافسة / تنفيذها من خلال وجود روابط تثبيط جانبية (مسارات ردود الفعل السلبية) بين الخلايا العصبية. والنتيجة هي أن الخلايا العصبية تضطر إلى تنظيم أنفسهم. لأسباب واضحة ، تسمى هذه الشبكة خريطة التنظيم الذاتي (SOM).

ماهى إله boltzman machine

تعد آلة بولتزمان المقيدة خوارزمية مفيدة لتخفيض الأبعاد والتصنيف والانحدار والتصفية التعاونية والتعلم المميز ونمذجة الموضوع. (لمزيد من الأمثلة الملموسة عن كيفية استخدام الشبكات العصبية مثل الإدارة القائمة على النتائج ، يرجى الاطلاع على صفحتنا الخاصة بحالات الاستخدام).

سنستخدم الحرف u للدلالة على وحدة معينة.

تلتقي ثلاثة أسطر بالمربع الموجود في الشكل ، وتمثل هذه الخطوط أو الحواف وسيلة لتواصل هذه الوحدة مع الوحدات الأخرى ومع العالم الخارجي.

كيف تتكون الشبكات العصبية

تعد الشبكات العصبية ذات التغذية التلقائية المكونة من طبقتين والمكونة من وحدات ذات تنشيط سيجي عالمية بمعنى أن أي وظيفة محسوبة يمكن تمثيلها بواسطة إحدى هذه الشبكات.

كاهو الشكل ألذى تكون علية sigmoid function

تكون على شكل s

Complexity of perceptron learning The perceptron learning algorithm selects a search direction in weight space according to the incorrect classification of the last tested vector and does not make use of global information about the shape of the error function. It is a greedy, local algorithm. This can lead to an exponential number of updates of the weight vector.

تعقيد التعلم perceptron تعلم خوارزمية التعلم perceptron اتجاه البحث في مساحة الوزن وفقًا للتصنيف غير الصحيح لآخر ناقل تم اختباره ولا تستخدم معلومات عالمية حول شكل وظيفة الخطأ. إنها خوارزمية محلية جشعة. هذا يمكن أن يؤدي إلى عدد أسي من التحديثات من ناقلات الوزن.

Boltz man machine equilibrium

تعمل الشبكة عن طريق اختيار وحدة بشكل متكرر وإعادة ضبط حالتها. بعد التشغيل لفترة كافية بدرجة حرارة معينة ، يعتمد احتمال وجود حالة عالمية للشبكة فقط على طاقة تلك الحالة العالمية ، وفقًا لتوزيع بولتزمان ، وليس على الحالة الأولية التي بدأت منها العملية. وهذا يعني أن احتمالات دخول الدول العالمية تصبح خطية في طاقاتها. هذه العلاقة صحيحة عندما تكون الآلة "في حالة توازن حراري" ، وهذا يعني أن توزيع الاحتمالات لدول عالمية قد تقارب. تشغيل الشبكة من درجة حرارة عالية ، تنخفض درجة الحرارة تدريجيا حتى تصل إلى التوازن الحراري في درجة حرارة منخفضة. ثم قد تتحول إلى توزيع حيث يتقلب مستوى الطاقة حول الحد الأدنى العالمي. وتسمى هذه العملية محاكاة الصلب.

الفكرة لل backpropagation neural network

تقبل الخلايا العصبية إشارات الإدخال عبر التشعبات ، والتي تمرر الإشارة الكهربائية إلى جسم الخلية. ينقل المحور العصبي الإشارة إلى نقاط التشابك ، وهي روابط محور عصبي للخلية مع التشعبات في الخلية الأخرى.

كيف يمكننا تعريف التعبير unit as a line in plane

تقسم الوحة المدخلات الى جزئين وهما اما ان تكون صفر او واحد لانها وحدة ثنائية لذلك تتقسمهم بخط فى المنتصف

ماهى الفكرة الأساسية ألتى تقوم عليها ال kohonen layer learning

تقوم على فكرة Winning take all الفائز يأخذ الكل

This algorithm [312] makes a correction to the weight vector whenever one of the selected vectors in P or N has not been classified correctly. The perceptron convergence theorem guarantees that if the two sets P and N are linearly separable the vector w is updated only a finite number of times. The routine can be stopped when all vectors are classified correctly. The corresponding test must be introduced in the above pseudocode to make it stop and to transform it into a fully-fledged algorithm

تقوم هذه الخوارزمية [312] بتصحيح متجه الوزن عندما لا يتم تصنيف أحد المتجهات المحددة في P أو N بشكل صحيح. تضمن نظرية تقارب المعترض أنه إذا كانت المجموعتين P و N منفصلين خطيًا ، يتم تحديث الموجة w فقط بعدد محدود من المرات. يمكن إيقاف الروتين عندما يتم تصنيف جميع المتجهات بشكل صحيح. يجب إدخال الاختبار المقابل في شفرة pseudocode المذكورة أعلاه لجعلها تتوقف وتحويلها إلى خوارزمية مكتملة

هناك مرحلتين تقوم علية عملية التدريب فى backpropagation neural network

تمرير إلى الأمام: قم بحساب إخراج الشبكة عن طريق نشر مخرجات طبقة واحدة إلى مدخلات التالي. تمرير للخلف: نظرًا للإخراج الفعلي للشبكة ، قم بحساب الخطأ:

الوحدات فى boltzmann machine division

تنقسم الوحدات الموجودة في آلة بولتزمان إلى وحدات "مرئية" ، و V ، و "مخفية" ، H. الوحدات المرئية هي تلك التي تتلقى معلومات من "البيئة" ، أي مجموعة التدريب عبارة عن مجموعة من المتجهات الثنائية عبر set V. يُشار إلى التوزيع على مجموعة التدريب {\ displaystyle P ^ {+} (V)}.

كيف يتم تدريب ال perceptron

توجد خورازمية للتعلم من خلال يتم تدريب الشبكة على بعض الاشياء التى تستطيع ان تفعلها بعد ذلك لوحدها بدون برمجة

The three columns labelled Before give the states of each unit, and the columns labelled After show what happens if corresponding units fire. As explained above we do not give the state of units that do not fire. Next, we show the state of the whole network after each firing. For example, if the network starts in state 3 (011) and unit 2 fires, then as units 1 and 3 do not change the new state is 001 (state 1). This is because the net of unit 2 is negative and so unit 2 goes to zero. This result is shown in the final three columns where the middle column has a '0' in the row corresponding to state 3.

توضح الأعمدة الثلاثة التي تحمل علامة "قبل" حالات كل وحدة ، بينما توضح الأعمدة "بعد" ما يحدث في حالة إطلاق الوحدات المقابلة. كما هو موضح أعلاه نحن لا نعطي حالة الوحدات التي لا تطلق النار. بعد ذلك ، نعرض حالة الشبكة بالكامل بعد كل إطلاق. على سبيل المثال ، إذا بدأت الشبكة في الحالة 3 (011) وحرائق الوحدة 2 ، فعندما لا تقوم الوحدة 1 و 3 بتغيير الحالة الجديدة هي 001 (الحالة 1). هذا لأن شبكة الوحدة 2 سالبة وهكذا الوحدة 2 تذهب إلى الصفر. يتم عرض هذه النتيجة في الأعمدة الثلاثة الأخيرة حيث يحتوي العمود الأوسط على "0" في الصف المقابل للحالة 3.

ماهى ثانى خطةظوة فى عملية التدريب

ثانى خطوة هى عمل Classess يتم اختيار مجموعة من الclassess تسمى Initial classes

جدول الحقيقة

جدول الحقيقة عبارة عن جدول رياضي يستخدم في المنطق - خاصة فيما يتعلق بجبر بوليان ، ووظائف منطقية ، وحساب التفاضل والتكامل الافتراضي - الذي يحدد القيم الوظيفية للتعبيرات المنطقية على كل من وسيطاتها الوظيفية ، أي لكل مجموعة من القيم التي تم التقاطها حسب متغيراتها المنطقية (Enderton، 2001)

كيف يمكنك جعل الشبكة تكون رقم 1 فى حالات الاطلاق firing

جعل جميع المدخلات تساوى 1 وبالتلى يكون مجموعهم ويكون ال bias هو عبارة عن -N وهو عدد المدخلات

Overfitting sometimes occurs because our learner 'sees' only a sample of the possible things that it is likely to come across during actual use; there is a danger of it being biased towards the training set and as a result not reacting well to real examples.

حدث أحيانًا التحايل الزائد لأن المتعلم لدينا لا يرى سوى عينة من الأشياء المحتملة التي من المحتمل أن تصادفها أثناء الاستخدام الفعلي ؛ هناك خطر من أن تكون متحيزة تجاه مجموعة التدريب ونتيجة لذلك لا تتفاعل بشكل جيد مع أمثلة حقيقية.

Calculating transitions between states To fully understand the behaviour of a given network we need to look at all possible firing orders from all possible states that the net can be in. With N binary units we have 2N possible states and so we can describe its behaviour using a truth table with 2N rows and N(N+1) columns - N to represent the state before firing and N sets of N to represent the state after firing - one for each unit. That's a lot of columns!

حساب التحولات بين الحالات لفهم سلوك شبكة معينة بشكل كامل ، نحتاج إلى النظر في جميع أوامر الإطلاق الممكنة من جميع الحالات الممكنة التي يمكن أن تكون فيها الشبكة. مع الوحدات الثنائية N ، لدينا دولتان محتملتان ، وبالتالي يمكننا وصف سلوكها باستخدام جدول الحقيقة مع الصفوف 2N والأعمدة N (N + 1) - N لتمثيل الدولة قبل إطلاق النار و N مجموعات N لتمثيل الحالة بعد إطلاق - واحد لكل وحدة. هذا الكثير من الأعمدة!

Calculating the output of the network is a simple process as we feed forward the inputs through the hidden layer and then through the output layer. Note that if there is more than one output, it is easier to treat each output separately as they have no means of communication.

حساب ناتج الشبكة هو عملية بسيطة بينما نقوم بتغذية المدخلات من خلال الطبقة المخفية ثم من خلال طبقة الخرج. لاحظ أنه إذا كان هناك أكثر من ناتج واحد ، يكون من الأسهل التعامل مع كل مخرج على حدة حيث لا توجد وسائل اتصال.

خزارزمية التعلم هى عبارة عن

حلقة مغلقة من ادخال الامثلة وعمل correction للمخرجات

ماهى نوعية الشبكة العصبية backpropagation

خوارزمية Backpropagation هي طريقة تعلم خاضعة للإشراف لشبكات التغذية الأمامية متعددة الطبقات من مجال الشبكات العصبية الاصطناعية.

The perceptron learning algorithm is an example of supervised learning with reinforcement. Some of its variants use supervised learning with error correction (corrective learning).

خوارزمية التعلم perceptron هي مثال على التعلم تحت الإشراف مع التعزيز. تستخدم بعض المتغيرات الخاصة بها التعلم تحت الإشراف مع تصحيح الخطأ (التعلم التصحيحي).

A learning algorithm is an adaptive method by which a network of computing units self-organizes to implement the desired behavior. This is done in some learning algorithms by presenting some examples of the desired input output mapping to the network. A correction step is executed iteratively until the network learns to produce the desired response.

خوارزمية التعلم هي طريقة تكيفية تقوم شبكة من وحدات الحوسبة الذاتية بتنظيمها لتنفيذ السلوك المطلوب. يتم ذلك في بعض خوارزميات التعلم من خلال تقديم بعض الأمثلة على تخطيط إدخال البيانات المطلوب إلى الشبكة. يتم تنفيذ خطوة تصحيح بشكل تكراري حتى تتعلم الشبكة لإنتاج الاستجابة المطلوبة.

One might imagine a child learning the concept of cat from many examples that she sees at home. However, when presented, for the first time, with a dog, it might be taken to be a cat - the child has taken cat to represent four legged animals within a particular range of sizes.

د يتخيل المرء طفلاً يتعلم مفهوم القط من أمثلة كثيرة تراها في المنزل. ومع ذلك ، عند تقديمه ، ولأول مرة ، مع كلب ، قد يتم اعتباره قطة - فقد أخذ الطفل قطة لتمثيل أربعة حيوانات ذات أرجل ضمن نطاق معين من الأحجام.

The error function in weight space Given two sets of patterns which must be separated by a perceptron, a learning algorithm should automatically find the weights and threshold necessary for the solution of the problem. The perceptron learning algorithm can accomplish this for threshold units. Although proposed by Rosenblatt it was already known in another context [10].

دالة الخطأ في مساحة الوزن بالنظر إلى مجموعتين من الأنماط التي يجب أن يفصلها جهاز قياس المحيط ، يجب أن تعثر خوارزمية التعلم تلقائيًا على الأوزان والعتبة اللازمة لحل المشكلة. يمكن لخوارزمية التعلم perceptron تحقيق ذلك من أجل وحدات العتبة. على الرغم من اقتراح روزنبلات كان معروفًا بالفعل في سياق آخر [10].

دالة الsigmoid

دالة السيني هي وظيفة رياضية لها منحنى مميز على شكل حرف S أو منحنى السيني. في كثير من الأحيان ، تشير وظيفة السيني إلى الحالة الخاصة للدالة اللوجيستية الموضحة في الشكل الأول والمحددة في الصيغة.

threshold function

دالة العتبة هي دالة منطقية تحدد ما إذا كانت تساوي قيمة مدخلاتها تتجاوز عتبة معينة. يُعرف الجهاز الذي ينفذ هذا المنطق باسم بوابة العتبة.

Loss function At this stage, in one hand, we have the actual output of the randomly initialised neural network. On the other hand, we have the desired output we would like the network to learn. Let's put them all in the same table.

دالة الفقد في هذه المرحلة ، في اليد الواحدة ، لدينا المخرج الفعلي للشبكة العصبية التي بدأت بشكل عشوائي. من ناحية أخرى ، لدينا الإخراج المطلوب نود أن تعلم الشبكة. لنضعهم جميعًا في نفس الجدول.

Let us now turn to the limitations of single units of this type, where we no longer insist that the weights are the same. Weights, inputs and bias are now arbitrary real numbers. We are going to do this by giving another way of looking at the calculation implied by the equation: a = [if (bias + Σ1 N w i ?i ) < 0 then 0 else 1]

دعونا ننتقل الآن إلى قيود وحدات مفردة من هذا النوع ، حيث لم نعد نصر على أن تكون الأوزان هي نفسها. الأوزان والمدخلات والتحيز هي الآن أرقام حقيقية عشوائية. سنقوم بذلك عن طريق إعطاء طريقة أخرى للنظر في الحساب الذي تتضمنه المعادلة: a = [if (bias + Σ1 N w i؟ i) <0 then 0 else 1]

States which have loops do not change when some of the units fire. Except for these loops, there is no need to label edges to see which unit is firing, as this will be clear by comparing the state at the end of the edge.

دول التي لديها حلقات لا تتغير عندما تطلق بعض الوحدات. باستثناء هذه الحلقات ، ليست هناك حاجة لتصنيف الحواف لمعرفة أي وحدة تطلق ، حيث سيكون ذلك واضحًا بمقارنة الحالة في نهاية الحافة.

تكون الشبكة العصبية feed forward

ذائما ما تكون فى اتجاة واحد فقط ولا يكون هناك ارتداد منها

كيف يتم حساب إن المدخل أقرب إلى كلاس دون الاخر

ذلك بإستخدام Euclidean distance

You may have noticed that we have used 'activation' and 'non-activation' above. We did this to avoid later confusion, because unfortunately, within artificial neural networks, the term 'firing' is applied whenever the calculation takes place whether the outcome is 1 or 0. So don't be caught out!

ربما لاحظت أننا استخدمنا "التنشيط" و "عدم التنشيط" أعلاه. فعلنا ذلك لتجنب الارتباك في وقت لاحق ، لأنه للأسف ، داخل الشبكات العصبية الاصطناعية ، يتم تطبيق مصطلح "إطلاق النار" كلما يحدث الحساب سواء كانت النتيجة 1 أو 0. لذلك لا يتم اكتشافها!

draw a line in plane

رسم خط في الطائرة ماذا عن معكوس هذا: بالنظر إلى الرسم البياني للخط المستقيم ، هل يمكننا بناء أ الوحدة التي تفصل الطائرة على طول الخط؟ افترض أن لدينا خطًا قدمه y = mx + c. يمكننا أن نرى أن هذا يمكن يمكن كتابتها كـ mx - y + c = 0 بحيث يحدد التحيز = c و v = m و w = -1 الإرادة توفير الأوزان المطلوبة. ليس كل الخطوط المستقيمة يمكن كتابتها مثل y = mx + c: على سبيل المثال ، لا يمكن كتابة خط عمودي على هذا النحو. ومع ذلك، يمكن كتابتها بالشكل الذي تمثله الوحدات. الخط العمودي الذي يمر x = c ويمكن كتابته كـ c - x + 0y = 0 ، وهذا هو التحيز = c ، v = -1 و w = 0. لقد رأينا الآن أن أي خط مستقيم في الطائرة يمكن أن يمثله وحدة وأن أي وحدة ثنائية الإدخال (زائد التحيز) تمثل خط مستقيم. إذا لدينا المزيد من المدخلات ثم يجب علينا العمل في "أبعاد أعلى" بهذه الطريقة الوحدات التي تمثل وتمثلها "الطائرات المفرطة". سوف تقرأ حول هذه في القراءة المرتبطة بهذا الموضوع والتي ترد في نهاية هذا القسم. هناك بضعة "نهايات فضفاضة" نحتاج إلى ربطها لإكمال مناقشاتنا على وحدات واحدة. أولاً ، نلاحظ أنه إذا قمت بضرب معادلة الخط المستقيم بأي عدد غير صفري ما زال يمثل نفس السطر - بالمعنى الدقيق للكلمة يمثل الخط عائلة مكونة من وحدات وليس فريدة. إلى عن على على سبيل المثال ، السطر y = mx + c هو بالضبط نفس السطر مثل 7y = 7mx + 7c. الوحدة ذات التحيز = c و v = m و w = -1 تمثل نفس السطر مثل ذلك مع التحيز = 7c ، v = 7m و w = -7. بعد ذلك ، قد نرغب في أن يكون التنشيط واحدًا 'أعلى السطر' أو أن يكون واحدًا 'أسفل الخط'. وتشارك في نفس الخط ، وبالتالي فإن عائلة واحدة من الوحدات يجب أن تستخدم. ومع ذلك ، إذا قمت بتغيير علامة التحيز (بواسطة ، على سبيل المثال ، بضرب معادلة الخط ب -1) قمت بتغيير جانب الخط مع التنشيط = 1. أخيرًا ، فكر في جدول الحقيقة في الشكل 3.7. جدول الحقيقة هذا هو جدول XOR "الحصري أو" ؛ هذا هو ، و دالة منطقية لاثنين من المتغيرات وهذا صحيح عند واحد أو آخر ، ولكن ليس كليهما ، من المدخلات هي 1.

Drawing a line in a plane How about the inverse of this: given a straight line graph, can we build a unit that separates the plane along the line? Suppose that we have a line given by y = mx c. We can see that this can be written as mx - y + c = 0 so that setting bias = c, v = m and w = -1 will provide the required weights. Not all straight lines, however, can be written as y = mx c: for example, a vertical line cannot be so written. However, it can be written in the form represented by units. The vertical line which goes through x = c and can be written as c - x 0y = 0, that is bias = c, v = -1 and w = 0

رسم خط في مستوي ماذا عن معكوس هذا: بالنظر إلى رسم بياني خط مستقيم ، هل يمكننا بناء وحدة تفصل الطائرة على طول الخط؟ لنفترض أن لدينا خطًا قدمه y = mx c. يمكننا أن نرى أن هذا يمكن كتابته كـ mx - y + c = 0 بحيث أن الإعداد bias = c، v = m و w = -1 سيوفر الأوزان المطلوبة. ومع ذلك ، لا يمكن كتابة جميع الخطوط المستقيمة على أنها y = mx c: على سبيل المثال ، لا يمكن كتابة سطر رأسي. ومع ذلك ، يمكن كتابتها في النموذج الذي تمثله الوحدات. الخط العمودي الذي يمر عبر x = c ويمكن كتابته على هيئة c - x 0y = 0 ، وهذا هو bias = c، v = -1 و w = 0

Unsupervised learning is used when, for a given input, the exact numerical output a network should produce is unknown. Assume, for example, that some points in two-dimensional space are to be classified into three clusters. For this task we can use a classifier network with three output lines, one for each class (Figure 4.2). Each of the three computing units at the output must specialize by firing only for inputs corresponding to elements of each cluster. If one unit fires, the others must keep silent.

ستخدام التعلم بدون إشراف عندما يكون الناتج الرقمي الدقيق الذي يجب على الشبكة إنتاجه غير معروف بالنسبة لمدخل معين. افترض ، على سبيل المثال ، أن بعض النقاط في فضاء ثنائي الأبعاد ستصنف إلى ثلاث مجموعات. بالنسبة لهذه المهمة ، يمكننا استخدام شبكة مصنّف بثلاثة خطوط خرج ، واحدة لكلّ فئة (الشكل 4.2). يجب أن تتخصص كل وحدة من وحدات الحوسبة الثلاث عند الإخراج فقط من أجل المدخلات المقابلة لعناصر كل مجموعة. إذا تم إطفاء وحدة واحدة ، يجب على الآخرين الصمت.

uch a comparison will show that exactly one unit has changed (and so must have fired) on going from its start to its end

ستُظهر هذه المقارنة أن وحدة واحدة فقط قد تغيرت (ويجب أن تكون قد أطلقت) على الانتقال من بدايتها إلى نهايتها.

We will use the letter u to denote a particular unit. Three lines meet the box in the figure and these lines, or edges, represent a means of this unit's communication with other units and with the outside world.

سنستخدم الحرف u للدلالة على وحدة معينة. تتوافق ثلاثة أسطر مع المربع في الشكل وتمثل هذه الخطوط أو الحواف وسيلة لتواصل هذه الوحدة مع الوحدات الأخرى ومع العالم الخارجي.

Kohonen's networks are one of basic types of self-organizing neural networks. The ability to self-organize provides new possibilities - adaptation to formerly unknown input data. It seems to be the most natural way of learning, which is used in our brains, where no patterns are defined. Those patterns take shape during the learning process, which is combined with normal work. Kohonen's networks are a synonym of whole group of nets which make use of self-organizing, competitive type learning method. We set up signals on net's inputs and then choose winning neuron, the one which corresponds with input vector in the best way. Precise scheme of rivalry and later modifications of synapthic wages may have various forms. There are many sub-types based on rivalry, which differ themselves by precise self-organizing algorithm.

شبكات Kohonen هي واحدة من الأنواع الأساسية للشبكات العصبية ذاتية التنظيم. توفر القدرة على التنظيم الذاتي إمكانيات جديدة - التكيف مع بيانات الإدخال غير المعروفة سابقًا. يبدو أنه الطريقة الأكثر طبيعية للتعلم ، والتي تستخدم في أدمغتنا ، حيث لا يتم تحديد أنماط. تتبلور هذه الأنماط أثناء عملية التعلم ، التي يتم دمجها مع العمل العادي. شبكات Kohonen هي مرادف لمجموعة كاملة من الشبكات التي تستفيد من طريقة التعلم ذات النوعية التنافسية ذاتية التنظيم. لقد أنشأنا إشارات على مدخلات الشبكة ثم اخترنا الخلايا العصبية الفائزة ، تلك التي تتوافق مع متجه المدخلات بأفضل طريقة. مخطط دقيق للتنافس والتعديلات اللاحقة للأجور متشابك قد يكون لها أشكال مختلفة. هناك العديد من الأنواع الفرعية القائمة على التنافس ، والتي تختلف عن طريق خوارزمية التنظيم الذاتي الدقيقة.

Backpropagation networks We have used a threshold or step function as the activation function of choice. However, for our current purposes we need something different. Figure 6.1 shows the sigmoid activation function s(net) = 1/(1 exp(-net)). This is the activation function used for backpropagation networks

شبكات backpropagation لقد استخدمنا عتبة أو وظيفة خطوة كوظيفة التنشيط المختارة. ومع ذلك ، لأغراضنا الحالية نحن بحاجة إلى شيء مختلف. يوضح الشكل 6.1 وظيفة تنشيط sigmoid s (net) = 1 / (1 exp (-net)). هذه هي وظيفة التنشيط المستخدمة لشبكات backpropagation.

ماهى شبكة ال hopfield

شبكة هوبفيلد عبارة عن مجموعة من الوحدات N (U1 ... UN) تتصل كل منها مباشرة بجميع الوحدات الأخرى. غالبًا ما يضيف المؤلفون وحدة تحيز ، لكننا ندرج إمكانية التحيز في وحداتنا.

inally, consider the truth table in Figure 3.7. This truth table is that of the 'exclusive or' function XOR; that is, the Boolean function of two variables that is true when one or other, but not both, of its inputs are 1.

شفويا ، والنظر في جدول الحقيقة في الشكل 3.7. جدول الحقيقة هذا هو "الوظيفة الحصرية" أو "XOR" ؛ وهذا هو ، الدالة المنطقية لمتغيرين صحيحين عندما يكون واحد أو آخر ، ولكن ليس كليهما ، من مدخلاته 1.

The Σ indicates that it forms the sum of its weighted inputs. In this case we write: netu = biasu ?a wau ?b wbu

شير Σ إلى أنه يشكل مجموع مدخلاته المرجحة. في هذه الحالة نكتب: netu = biasu +؟ a wau +؟ b wbu

فائدة ال state transition diagram

طريقة أخرى مفيدة للغاية لتمثيل سلوك شبكة هوبفيلد هي من خلال رسم "مخطط انتقال الحالة". هذا تمثيل تصويري أكثر كمخطط بياني تحدث فيه تغييرات الحالة من اليسار إلى اليمين.

With this notation our equation becomes: a = if (bias vx wy) < 0 then 0 else 1 From co-ordinate geometry we may know that the inequality (bias + vx + wy) < 0 represents a 'half plane' determined by the line (bias + vx + wy) = 0 and the sign of bias. For an easy 'trick' to find out which side of the line corresponds to an activation of 1, just substitute x = 0 and y = 0 into the equation. This gives the activation at the origin which turns out to be the same as the bias. So if the bias is < 0, the origin has activation of zero and if the bias is positive the activation at the origin is 1. (This link with co-ordinate geometry is the reason we are using x and y notation here, as you have probably realised.)

ع هذا الترميز تصبح معادلتنا: a = if (bias + vx + wy) <0 then 0 else 1 من الهندسة المنسقة قد نعرف أن عدم المساواة (bias + vx + wy) <0 يمثل "نصف مستوي" محدد بواسطة الخط (bias + vx + wy) = 0 وعلامة الانحياز. للحصول على "خدعة" سهلة لمعرفة أي جانب من الخط يقابل تفعيل 1 ، فقط قم باستبدال x = 0 و y = 0 في المعادلة. هذا يعطي التنشيط في الأصل الذي يتبين أنه نفس التحيز. إذا كان التحيز <0 ، فإن الأصل ينشط الصفر وإذا كان التحيز إيجابيًا ، يكون التنشيط في الأصل هو 1. (هذا الارتباط مع الهندسة المنسقة هو السبب في أننا نستخدم تدوين x و y هنا ، ربما أدركت.)

Normally we are only interested in the activation of a unit; the summation is just part of the calculation of net to determine this activation. However, for Hopfield nets there is an interesting property of the summation blocks. Suppose that we calculate the sum of the nets of all units: S = ∑u=0 u=N netu

عادة نحن مهتمون فقط بتفعيل الوحدة ؛ التجميع هو مجرد جزء من حساب net لتحديد هذا التنشيط. ومع ذلك ، لشبكات Hopfield هناك خاصية مثيرة للاهتمام من كتل الجمع. افترض أننا نحسب مجموع شبكات كل الوحدات: S = ∑u = 0 u = N netu

The number of units needed for any particular application is not well understood. We might use a strategy of growing a neural network. Growing means start small and if the results are not good enough, try again with a larger number of units. We are often in a situation where the number of input and output units is fixed by the given problem (although, of course, some of the choices that we have already made might well impact on this). For example, we might choose to have one class per output unit or else have an output unit contribute to some coding of the class.

عدد الوحدات المطلوبة لأي تطبيق معين غير مفهوم جيدًا. قد نستخدم استراتيجية لتنمية شبكة عصبية. النمو يعني أن تبدأ صغيراً وإذا لم تكن النتائج جيدة بما يكفي ، فحاول مرة أخرى بعدد أكبر من الوحدات. غالبًا ما نكون في موقف حيث يتم إصلاح عدد وحدات الإدخال والإخراج حسب المشكلة المحددة (على الرغم من أن بعض الاختيارات التي اتخذناها بالفعل قد تؤثر على هذا بالطبع). على سبيل المثال ، قد نختار أن يكون هناك فئة واحدة لكل وحدة إخراج أو أن يكون هناك وحدة إخراج تساهم في بعض الترميز للفئة.

Although this is a very simple network, it allows us to introduce the concept of an 'extended' truth table. An extended truth table is a truth table that has entries that evaluate to 0 or 1 but these entries could be variables or even expressions. Because all the inputs are binary, we can use an extended truth table to show how inputs map to outputs

على الرغم من أن هذه الشبكة بسيطة للغاية ، إلا أنها تسمح لنا بتقديم مفهوم جدول الحقيقة "الممتدة". جدول الحقيقة الممتدة عبارة عن جدول حقيقة يحتوي على مدخلات يتم تقييمها إلى 0 أو 1 ، لكن هذه الإدخالات يمكن أن تكون متغيرات أو حتى تعبيرات. نظرًا لأن جميع المدخلات ثنائية ، يمكننا استخدام جدول حقائق ممتد لعرض كيفية مدخلات المخرجات

جدول الحقيقة الممتد

على الرغم من أن هذه شبكة بسيطة للغاية ، إلا أنها تسمح لنا بتقديم مفهوم جدول الحقيقة "الممتد". جدول الحقيقة الممتد هو جدول الحقيقة الذي يحتوي على إدخالات تقيم على 0 أو 1 ولكن قد تكون هذه الإدخالات متغيرات أو حتى تعبيرات. نظرًا لأن جميع المدخلات ثنائية ، يمكننا استخدام جدول حقيقة موسع لإظهار كيفية تعيين المدخلات على المخرجات. فيما يلي جدول الحقيقة الموسعة لوحدة الإدخال الفردية:

حساب ال probability بناء على التكوين

على الرغم من أننا قد ننتهي بـ E نهائي من 0 ، فمن الأرجح أن نصل إلى ولاية حيث E عالقة في الحد الأدنى المحلي (تذكر أننا ذكرنا هذه الفكرة من قبل) ولا يبدو أن أي تعديل للأوزان يعمل. نحن بحاجة إلى استراتيجية للحد من هذا الاحتمال. إذا بدلًا من قبول تخفيض وظيفة التقييم ورفض الزيادات دائمًا ، فإننا نقبل تغييرًا في الوزن باحتمال يتم تقديمه بواسطة: p = (1+ e- (E '- E) / T) -1 حيث تكون درجة الحرارة T يتم اختيار المعلمة ، نتجنب الوقوع - على الرغم من أننا نسمح لخطر زيادة E كتعويض! كما هو الحال في الصلب من المعدن ، يتم تخفيض درجة الحرارة T ببطء نحو الصفر مع تقدم التدريب. إن بطء خفض درجة الحرارة هو فن أكثر من كونه علمًا ، لكننا نترك النظام في الأساس يستقر ويصل إلى "التوازن الحراري" عند درجة الحرارة الحالية. في هذه الحالة ، لم يعد النظام يتحسن ، لذا نخفض درجة الحرارة قليلاً.

Although not very exciting, this truth table shows us that, by making w positive, we can make the output always 1 and by making w negative we can make the unit output the opposite to its input. This possibility provides us with a way of building a NOT gate, to use the Boolean name for a device whose binary output is opposite to its binary input.

على الرغم من أنه ليس مثيرًا للغاية ، إلا أن جدول الحقيقة هذا يبين لنا أنه ، من خلال جعلنا إيجابيين ، يمكننا أن نجعل الإنتاج دائمًا 1 ومن خلال جعلنا سلبيًا يمكننا جعل وحدة الإنتاج مخالفة لإدخالها. يوفر لنا هذا الاحتمال طريقة لبناء بوابة NOT ، لاستخدام الاسم المنطقي للجهاز الذي يخرج مخرجاته الثنائية لإدخاله الثنائي.

When doing our calculations we use the 'current' values of the activations of the units - we can describe the network's behaviour only when we know all of these values. The list of units and their corresponding activations is known as the 'state' of the network. The idea of a state is important for systems with feedback. It is not so important for feed-forward systems.

عند إجراء العمليات الحسابية الخاصة بنا ، نستخدم القيم "الحالية" لتنشيط الوحدات - يمكننا وصف سلوك الشبكة فقط عندما نعرف كل هذه القيم. تُعرف قائمة الوحدات والتنشيطات المقابلة لها باسم "حالة" الشبكة. فكرة الدولة مهمة للأنظمة التي تحتوي على تعليقات. ليس مهمًا جدًا لأنظمة التغذية الأمامية.

When growing in this fashion one may experiment with either using the smaller network as a starting point or else starting from scratch - both strategies are likely to have problems where they are better than the other.

عند النمو بهذه الطريقة ، يمكن للمرء أن يجرب إما استخدام الشبكة الأصغر كنقطة انطلاق أو البدء من نقطة الصفر - من المرجح أن تواجه كلتا الاستراتيجيتين مشكلات حيث تكون أفضل من الأخرى.

القيود على hopfield networks

عندما نقول أن الوحدات متصلة مباشرة بجميع الوحدات الأخرى ، فإننا نعني أن الوحدة ليست متصلة مباشرة بنفسها. هناك قيد آخر على شبكات Hopfield وهو أن الوصلتين بين كل زوج من الوحدات لها نفس الوزن: يمكننا كتابة ذلك رياضياً ببساطة كـ wuv = wvu.

المداخلات والمخرجات فى الشبكة

في الشبكات العصبية الاصطناعية ، تحدد وظيفة التنشيط للعقدة مخرجات تلك العقدة ، أو "الخلايا العصبية" ، مع إعطاء مدخلات أو مجموعة من المدخلات. ثم يتم استخدام هذا الإخراج كمدخلات للعقدة التالية وما إلى ذلك حتى يتم العثور على الحل المطلوب للمشكلة الأصلية.

Communication often takes the form of an integer or real number being passed, although sometimes we think of other forms of message. Some units have directed edges: that is, the messages (sometimes integers or sometimes real numbers) go just one way, while other types of unit can have two-way edges. The unit in the figure has one edge going in, one going out and one bidirectional edge

غالباً ما يأخذ الاتصال شكل عدد صحيح أو عدد حقيقي يتم تمريره ، على الرغم من أننا أحيانًا نفكر في أشكال أخرى من الرسائل. تحتوي بعض الوحدات على حواف موجهة: أي أن الرسائل (في بعض الأحيان أعداد صحيحة أو أحيانًا أرقام حقيقية) تذهب فقط في اتجاه واحد ، بينما يمكن أن تحتوي أنواع أخرى من الوحدات على حواف ثنائية الاتجاه. تحتوي الوحدة في الشكل على حافة واحدة ، وآخر يخرج وحافة ثنائية الاتجاه

It is often worth looking carefully at such units in case they provide some insight into how the ANN is doing its job.

غالبًا ما يجدر النظر بعناية في مثل هذه الوحدات في حالة تقديم بعض الأفكار حول كيفية قيام ANN بعملها.

Classes of learning algorithms Learning algorithms can be divided into supervised and unsupervised methods. Supervised learning denotes a method in which some input vectors are collected and presented to the network.

فئات خوارزميات التعلم يمكن تقسيم خوارزميات التعلم إلى طرق خاضعة للإشراف وغير خاضعة للإشراف. يشير التعلم تحت الإشراف إلى طريقة يتم فيها جمع بعض نواقل الإدخال وعرضها على الشبكة.

ي ANN ، إلى جانب الرسائل التي يتم تمريرها بين الوحدات ، غالبًا ما تكون لدينا رسائل قادمة من الخارج بطول حواف مع أوزان تشير إلى من الإدخال i إلى الوحدة u.

في ANN ، إلى جانب الرسائل التي يتم تمريرها بين الوحدات ، غالبًا ما تكون لدينا رسائل قادمة من الخارج بطول حواف مع أوزان تشير إلى من الإدخال i إلى الوحدة u. في هذا الدليل ، نستخدم رمزًا خاصًا للمدخلات. بدلاً من اتباع معظم المؤلفين ووصفهم المدخلات 0 ، المدخلات 1 ، ... إلخ أو شيء مشابه ، نعتقد أنه من الواضح إذا استخدمنا المدخلات؟ أ ، ب ، إلخ. للمدخلات الأولى والثانية إلخ .... ومع ذلك ، بعد المؤلفين الآخرين ، قد نستخدم أحيانًا x1 أو x2 ... أو حتى أي شيء آخر إذا كان هذا يجعل الأمور أكثر وضوحًا. الشكل 2.1: تمثيل مشترك للوحدة. بمجرد وصول المدخلات المكبرة إلى الوحدة ، تقوم بإجراء عملية حسابية عليها. يحتوي هذا الحساب غالبًا على جزأين. لأسباب تاريخية نسميها نتيجة الجزء الأول لشبكة الوحدة. ثم يعمل الجزء الثاني من الحساب على قيمة الوحدة الصافية لإنتاج تنشيط الوحدة أ. بالنسبة للجزء الأول من الحساب ، تضيف الوحدات الأكثر شيوعًا المدخلات الموزونة لتشكيل مبلغ يمثل قيمة صافي. سنستخدم الرمز Σ للشبكة في مثل هذه الحالات. لذلك هذا هو المبلغ الذي يتم تمريره من خلال وظيفة التنشيط ، A () ، لإنتاج المخرجات التي نمثلها باستخدام الحرف a = A (Σ). هناك العديد من الوظائف التي تم استخدامها كوظائف تنشيط ، وسنلتقي ببعضها. بشكل عام ، قد يكون هناك أي عدد من حواف الإدخال وأي عدد من حواف الإخراج. ومع ذلك ، في حين أن القيم المدخلة يمكن أن تكون مختلفة ، لا يمكن أن يكون هناك سوى قيمة واحدة للإخراج ، على الرغم من أنها يمكن أن تخرج من العديد من الأسهم. الإخراج أو تفعيل وحدة u هو المسمى الاتحاد الافريقي.

In an ANN, besides the messages that are passed between units, we often have messages coming from outside along edges with weights wiu signifying from input i to unit u

في ANN ، بالإضافة إلى الرسائل التي يتم تمريرها بين الوحدات ، غالبًا ما يكون لدينا رسائل قادمة من الخارج على طول الحواف بأوزان wi تشير إلى الإدخال i إلى وحدة u

At its simplest we have an 'object' with inputs and outputs and which processes the inputs to produce these outputs. This model is much like that of the computer itself.

في أبسطها لدينا "كائن" مع المدخلات والمخرجات والتي تعالج المدخلات لإنتاج هذه النواتج. هذا النموذج يشبه كثيراً الكمبيوتر نفسه.

ماهو ال perceptron

في التعلم الآلي ، فإن perceptron عبارة عن خوارزمية للتعلم الخاضع للإشراف على المصنفات الثنائية.

In the general case we want to distinguish between regions of space. A neural network must learn to identify these regions and to associate them with the correct response. The main problem is determining whether the free parameters of these decision regions can be found using a learning algorithm. In the next chapter we show that it is always possible to find these free parameters for linear decision curves, if the patterns to be classified are indeed linearly separable. Finding learning algorithms for other kinds of decision curves is an important research topic not dealt with here [45, 4].

في الحالة العامة نريد التمييز بين مناطق الفضاء. يجب أن تتعلم الشبكة العصبية التعرف على هذه المناطق وربطها بالاستجابة الصحيحة. وتتمثل المشكلة الرئيسية في تحديد ما إذا كان يمكن العثور على المعلمات المجانية لمناطق القرار هذه باستخدام خوارزمية تعلم. في الفصل التالي ، نظهر أنه من الممكن دائمًا العثور على هذه المعلمات المجانية لمنحنيات القرار الخطي ، إذا كانت الأنماط التي يتم تصنيفها هي بالفعل قابلة للفصل طوليًا. إن العثور على خوارزميات التعلم لأنواع أخرى من منحنيات القرار هو موضوع بحث مهم لم يتم تناوله هنا [45 ، 4].

Previously we set the input to 0 but now it is clamped, that is fixed at 1. Notice that the bias does not count in the N inputs - one often finds it thought of as input 0 but, unfortunately, it is also called input N 1 by some authors.

في السابق قمنا بتعيين المدخلات إلى 0 ولكن الآن تم تثبيتها ، والتي تم إصلاحها عند 1. لاحظ أن التحيز لا يتم حسابه في المدخلات N- غالباً ما يجد أنه يعتبر كمدخل 0 ، ولكن للأسف ، يطلق عليه أيضًا اسم الإدخال N +1 من قبل بعض المؤلفين.

الكلام العملى المفسر ل kohonen layer network

في النهاية ، نريد أن نقول أن الكائن "X ينتمي إلى الفئة u" إذا أخرجت الوحدة u 1 عندما يتم تقديم الشبكة مع X. وهذا هو نفس القول بأن X هي "أقرب إلى" unit u من X إلى أي وحدة أخرى . هناك مشكلة فنية طفيفة نريد أن نشير إليها هنا وهي ما يعنيه "الأقرب".

In some simple cases the weights for the computing units can be found through a sequential test of stochastically generated numerical combinations. However, such algorithms which look blindly for a solution do not qualify as "learning". A learning algorithm must adapt the network parameters according to previous experience until a solution is found, if it exists

في بعض الحالات البسيطة ، يمكن العثور على أوزان وحدات الحوسبة من خلال اختبار متسلسل لمجموعات رقمية مولدة عشوائياً. ومع ذلك ، لا تعتبر مثل هذه الخوارزميات التي تبدو عمياء للحل "تعلم". يجب على خوارزمية التعلم تكييف معلمات الشبكة وفقًا للتجربة السابقة حتى يتم العثور على حل ، إذا كان موجودًا.

In many cases it is more convenient to deal with perceptrons of threshold zero only. This corresponds to linear separations which are forced to go through the origin of the input space. The two perceptrons in Figure 3.5 are equivalent. The threshold of the perceptron to the left has been converted into the weight −θ of an additional input channel connected to the constant 1. This extra weight connected to a constant is called the bias of the element.

في كثير من الحالات ، يكون من الملائم التعامل مع المستقبلات ذات العتبة الصفرية فقط. هذا يقابل الفصل الطولي الذي يتم إجباره على الانتقال إلى أصل مساحة الإدخال. يكون المستقبِلان في الشكل 3.5 متساويين. تم تحويل عتبة الإحساس إلى اليسار إلى وزن −θ لقناة دخل إضافية متصلة بالثابت 1. ويسمى هذا الوزن الإضافي المتصل بثابت التحيز للعنصر.

نتخيل أن يتم إرسال إدخال على طول الحافة ويتم "تكبير" هذا الإدخال أو تضخيمه بالوزن بحيث يصل إدخال x عند w * x في العقدة.

في معظم الأوقات ، نرسم المخططات بحيث تنتقل الرسائل من اليسار إلى اليمين ولكن لا يوجد شرط لهذا الاتفاق وأحيانًا قد نكسره.

In a feed-forward system it seemed natural to work from the inputs to the outputs in a systematic way, only calculating the output of units for which the inputs were already calculated. In a recurrent system the output of a unit may well depend upon itself. That is, its output determines the outputs of its successors and each unit is indirectly one of its own successors. A different strategy must therefore be used in our current circumstances.

في نظام التغذية الأمامية ، بدا من الطبيعي العمل من المدخلات إلى المخرجات بطريقة منهجية ، حيث يتم حساب مخرجات الوحدات التي تم حساب المدخلات عليها بالفعل فقط. في النظام المتكرر ، قد يعتمد إخراج الوحدة على نفسها. أي أن ناتجها يحدد نواتج خلفاتها وكل وحدة هي بشكل غير مباشر واحدة من خلفاتها. لذلك يجب استخدام استراتيجية مختلفة في ظروفنا الحالية.

In this form of diagram we draw each state, and from that state a directed edge is drawn to every other state that can be obtained from that state - the successors to that starting state.

في هذا الشكل من المخططات ، نرسم كل ولاية ، ومن هذه الحالة يتم رسم حافة موجهة إلى كل ولاية أخرى يمكن الحصول عليها من تلك الحالة - الخلفاء لحالة البداية هذه.

For this example, it might seems very obvious that the output = 2 x input, however it is not the case for most of the real datasets (where the relationship between the input and output is highly non-linear).

في هذا المثال ، قد يبدو واضحًا جدًا أن الإخراج = 2 × مدخلات ، ومع ذلك ليس هو الحال بالنسبة لمعظم مجموعات البيانات الحقيقية (حيث تكون العلاقة بين المدخلات والمخرجات عالية غير خطية).

In this case the value of net is the value of bias plus w times the sum of the other inputs. We can write this as: net = bias wΣ1 N ?i

في هذه الحالة ، تكون قيمة net قيمة التحيز زائد w مرة مجموع مجموع المدخلات الأخرى. يمكننا كتابة هذا على النحو التالي: net = bias wΣ1 N؟ i

طريقة التدريب فى kohonen layer

في هذه الطبقة ، تمثل كل وحدة متجهًا. تتضمن عمليتها الأولى (ما أطلقنا عليه حساب net في العمل السابق) حساب المنتج الداخلي بين مدخلاته والناقل الذي يمثله

Below are the steps involved in Backpropagation: Step - 1: Forward Propagation Step - 2: Backward Propagation Step - 3: Putting all the values together and calculating the updated weight value

فيما يلي الخطوات المتضمنة في Backpropagation: الخطوة - 1: خطوة الانتشار إلى الأمام - 2: خطوة الانتشار إلى الخلف - 3: وضع كل القيم معًا وحساب قيمة الوزن المحدثة

kohonen layer example

كيفية حساب الvalues فى kohonen layer algorithms (1)Let the vectors to be clustered be (1, 1, 0, 0); (0, 0, 0, 1); (1, 0, 0, 0); (0, 0, 1, 1).وهنا يكون المدخلات عبارة عن اربع مدخلات (2)The maximum number of clusters to be formed is m = 2. يعنى عدد ال classes هو 2 (3)learning rate Suppose the learning rate (geometric decrease) is : α(0) = 0.6 α (t + 1) = 0.5 α ( t ) (4)بنختار ال initial weights وبتكون عبارة عن ماتريكس وبتون عبارة عن عدد vectors(row) and classess(columns) (5)D(j) = ∑ (wij - xi)2 wij(new) = wij(old) + α[xi - wij(old)] and then show to which it include then update the weight and then reduce the learning rate from l to .3 then make ths for maore than 100 time will get another updated weights

هناك سؤال كامل على applications فى neural networks

لآبد من معرفة أكثر من نوع كذلك معرفة كيف يت استخدامهم

Here is a sketch algorithm for training the network. 1) Normalise the training set. 2) Choose a set of initial classes - that is, points in the space that our objects are from. We think of these initial classes as vectors of weights - making the analogy with neural networks. We identify these classes with their vectors and call them 'units' of the network. 3) Normalise the initial classes. 4) Until we have 'done enough' repeat the following: i) choose a training example x, (at random or systematically) ii) find the class wc closest to the chosen example iii) update wc by adding η(x - wc ) to it and then normalising the result.

فيما يلي خوارزمية تخطيطية لتدريب الشبكة. 1) normalize مجموعة التدريب. 2) اختر مجموعة من الفئات الأولية - أي النقاط الموجودة في المساحة التي تنتمي إليها كائناتنا. نفكر في هذه الفئات الأولية كمتجهات للأوزان - مما يجعل التشبيه مع الشبكات العصبية. نحدد هذه الفئات مع متجهاتها ونطلق عليها "وحدات" من الشبكة. 3) normalize الطبقات الأولية. 4) حتى ننفذ ما يكفي ، كرر ما يلي: i) اختر مثال تدريب x ، (بشكل عشوائي أو منهجي) 2) ابحث عن الفصل wc الأقرب إلى المثال الذي تم اختياره iii) تحديث wc بإضافة η (x - wc) لذلك ثم normalize النتيجة.

Hebb's rule For the threshold units that we have considered, a learning rule might be: i. Take a random pattern from the set of required sink states that we are trying to impose on our network. ii. For each pair of units u, v in the network, if their activations (for this chosen pattern) are the same, that is if au = av , then add a small positive amount η to wuv. Otherwise subtract η from wuv. In a computer program we would not store wvu separately from wuv , so these two values automatically stay the same. See Rojas p.316.

قاعدة Hebb بالنسبة لوحدات العتبة التي درسناها ، قد تكون قاعدة التعلم هي: خذ نموذجًا عشوائيًا من مجموعة حالات الاستنزاف المطلوبة التي نحاول فرضها على شبكتنا. ثانيا. لكل زوج من الوحدات u ، v في الشبكة ، إذا كانت تنشيطاتها (لهذا النمط المختار) هي نفسها ، فهذا يعني إذا au = av ، ثم أضف كمية موجبة صغيرة η إلى wuv. وإلا اطرح η من wuv. في برنامج كمبيوتر ، لن نخزن wvu بشكل منفصل عن wuv ، لذلك تظل هاتان القيمتان كما هي تلقائيًا. انظر روجاس ص 316.

The Widrow-Hoff rule This rule also uses reinforcement learning. If a pattern is not a stable state then this means that for some units the state that the pattern represents differs from that which would be generated by looking at the activations generated by the unit's net. In such cases, the weights are modified to correct that particular unit's net. You will see more details of these learning rules in your reading.

قاعدة Widrow-Hoff تستخدم هذه القاعدة أيضًا التعلم المعزز. إذا لم يكن النمط مستقرًا ، فهذا يعني أنه بالنسبة لبعض الوحدات ، تختلف الحالة التي يمثلها النموذج عن تلك التي سيتم إنشاؤها من خلال النظر في التنشيطات التي تم إنشاؤها بواسطة شبكة الوحدة. في مثل هذه الحالات ، يتم تعديل الأوزان لتصحيح شبكة تلك الوحدة المحددة. سترى المزيد من التفاصيل حول قواعد التعلم هذه في قراءتك.

Before we move on, let us look at what we can make with units of the type where net = bias + wΣ1 N ?i To see what we can do let us simplify the equation a little by using the symbol M to represent the number of inputs with value 1. Also if we let bias be any real number, rather than just a whole number, then we can write our equation as: net = bias + wM We have been able to do this because the inputs are either 0 or 1 and all the weights are the same

قبل أن ننتقل ، دعونا نلقي نظرة على ما يمكننا صنعه بوحدات من النوع حيث net = bias + wΣ1 N؟ i لمعرفة ما يمكننا فعله ، دعونا نتبادل المعادلة قليلاً باستخدام الرمز M لتمثيل عدد المدخلات ذات القيمة 1. أيضا إذا سمحنا بأن يكون التحيز أي رقم حقيقي ، بدلا من مجرد رقم صحيح ، فيمكننا كتابة معادلاتنا على النحو التالي: net = bias + wM لقد تمكنا من القيام بذلك لأن المدخلات إما 0 أو 1 وجميع الأوزان هي نفسها

Now several weight update methods exist. These methods are often called optimisers. The delta rule is the most simple and intuitive one, however it has several draw-backs. This excellent blog post presents the different methods available to update the weights.

لآن توجد عدة طرق لتحديث الوزن. وغالبا ما تسمى هذه الطرق optimisers. قاعدة دلتا هي الأكثر بساطة وبديهية ، ولكن لديها العديد من التراجع. يقدم هذا المنشور المدون الممتاز الطرق المختلفة المتاحة لتحديث الأوزان.

لماذ دائما ما نحذف الgrossberg layer

لأن ال The inputs are just the same as we have had many times before - they simply pass on the inputs to whatever they are connected to

3. لاستكشاف فكرة الذكاء.

قد نوسع نظرتنا في الذكاء ليشمل السلوك الذكي للقرود الأخرى ، أو الثدييات الأخرى على نطاق واسع - ربما الحيتان والدلافين ، من بين أمور أخرى. إذا تجاوزنا هذا الأمر إلى أقصى الحدود ، فقد نسأل "ما هي الأشكال التي يمكن أن يكون لدى الذكاء؟" - قد يكون هذا "منطق الفيلسوف". لا يوجد أي سبب على الإطلاق لعدم وجود معلومات استخبارية في أشكال لا يمكن التعرف عليها تقريبًا. في الواقع ، هناك صناعة بأكملها من الناس يسألون عما إذا كان يمكن للآلات أن تفكر في وعيك ، وما إلى ذلك ، قد تقابل هذا إذا كنت تدرس الذكاء الاصطناعي

كل حافة واردة لها وزن رقمي (يقول) ، مرتبطة به.

قد يكون هذا عددًا صحيحًا أو قد يكون قيمة حقيقية.

ج) أخيرًا ماذا يعني "القيام بما فيه الكفاية"؟

قد يكون هذا هو طول الوقت الذي يستغرقه التعلم ، أو عدد المرات حول الحلقة التي ذهبنا إليها - أو أفضل من ذلك قد يعني أن أداء الشبكة "أكثر من كاف". ومع ذلك ، في كثير من الأحيان ، هذا يعني أن الفصول لا تتغير كثيرًا وبالتالي فإن العائد من الجهد الإضافي لا يبدو مفيدًا.

weights in hopfield

قمت بإنشاء شبكة هوبفيلد بالطريقة التالية. كل مدخلات الثاني لديه وزن wiwi المرتبطة به. لديهم أيضًا ناتج يتم الحفاظ على حالته حتى يتم تحديث الخلايا العصبية.

Repeat this process, this time looking for any states that end in either themselves or 6 or 7. We find state 5 has this property so we have 5 à 7 à 6. Continuing we find that 1 à 5 à 7 à 6 and 0 à 1 à 5 à 7 à 6. Next we have a new situation arising: both 2 and 4 depend only on what we have already met. We can choose any of these - so we have chosen 2 to get 2 à 0 à 1 à 5 à 7 à 6. We could insert 4 next but it is neater (see later) to add 3 to get 3 à 2 à 0 à 1 à 5 à 7 à 6. Finally we are left with the 4. This needs to be before 0 but is unconnected to the 2 and the 3. For the time being we just put it in front of the 3 but with no arrow connecting 4 with 3. 4 3 à 2 à 0 à 1 à 5 à 7 à 6. Note this does not go to 3 but to 0. We are about to connect the 4 to the 0. Of course, this is not quite the whole

كرر هذه العملية ، هذه المرة تبحث عن أي حالات تنتهي في حد ذاتها أو 6 أو 7. نجد أن الحالة 5 لديها هذه الخاصية لذلك لدينا 5 7 7 à 6. مستمرًا ، نجد أن 1 5 5 à 7 6 6 و 0 à 1 à 5 à 7 à 6. بعد ذلك ، لدينا موقف جديد ناشئ: كلا 2 و 4 يعتمدان فقط على ما قابلناه بالفعل. يمكننا اختيار أي من هذه - لذلك اخترنا 2 للحصول على 2 2 0 à 1 à 5 5 7 à 6. يمكننا إدراج 4 بعد ذلك ولكن من الأفضل (أنظر لاحقًا) لإضافة 3 للحصول على 3 2 2 à 0 à 1 à 5 à 7 à 6. أخيرًا ، تبقى لدينا مع 4. هذا يجب أن يكون قبل 0 لكن غير مرتبط بـ 2 و 3. في الوقت الحالي ، وضعناه أمام الـ 3 فقط ولكن بدون اتصال سهم 4 with 3. 4 3 à 2 à 0 à 1 à 5 à 7 à 6. لاحظ أن هذا لا ينتقل إلى 3 ولكن إلى 0. نحن على وشك توصيل 4 بـ 0. بالطبع ، هذا ليس بالكل

Each incoming edge has a numeric weight (w say), associated with it. This may be an integer or it may be a real value

كل حافة واردة لها وزن رقمي (w قل) ، مرتبطة بها. قد يكون هذا عددًا صحيحًا أو قد يكون قيمة حقيقية

The threshold (or -bias) idea is also readily modelled within artificial neural networks

كما يتم تصميم فكرة العتبة (أو -bias) بسهولة داخل الشبكات العصبية الاصطناعية

الحساب يتم على إن اعلى مجموع يعطى إطلاق يعنى الوحدة الفائزة تأخذ كل الوحدات

كيف يتم حساب فى ال kononen layer

لماذا نستخدم الsigmoid al activation function

لأن الsteo function بتكون Non continous الsigmoid function بتكون differianable and continuous

لماذا تسمى تلك الشبكة بfeed forward

لأن كل طبقة تعطى مدخلات للطبقة ألتى تليها أو إنها تعمل دعم للطبقة ألتى تليها feed forward

The origin of the inputs is not important, whether they come from other perceptrons or another class of computing units. The geometric interpretation of the processing performed by perceptrons is the same as with McCulloch- Pitts elements. A perceptron separates the input space into two half-spaces. For points belonging to one half-space the result of the computation is 0, for points belonging to the other it is 1

لا يعتبر مصدر المدخلات مهمًا ، سواء أكان مصدرًا لمنطحات أخرى أو فئة أخرى من وحدات الحوسبة. إن التفسير الهندسي للمعالجة التي يتم تنفيذها بواسطة perceptrons هو نفسه مع عناصر McCulloch- Pitts. يفصل perceptron مساحة الإدخال إلى نصفين مسافرين. بالنسبة للنقاط التي تنتمي إلى نصف المسافة ، تكون نتيجة الحساب 0 ، بالنسبة للنقاط التي تنتمي إلى الأخرى فهي 1

خورازمية التعلم

لابد ان تجعل هناك تكيف مع الكمدخلات للشبكة لكى تستطيع عمل توازن وتصيحي للمطلوب من الشبكة

Note that wi ?i above stands for weight wi times input ?i . The argument, though not the diagrams of lines in the plane below, works with any number of inputs - that is values for N, but to make our diagrams easy to imagine and draw we will take it to be just 2. Instead of ?a and ?b we shall use the letters x and y - for reasons that you will soon see. We will use v and w for the weights corresponding to x and y respectively.

لاحظ أن wi؟ i above تشير إلى مدخلات wi times؟ i. إن الوسيطة ، وإن لم تكن المخططات البيانية للخطوط في المستوى أدناه ، تعمل مع أي عدد من المدخلات - تلك هي قيم N ، ولكن لجعل مخططاتنا سهلة التخيل والرسم سنأخذها لتكون 2 فقط. و b سنستخدم الحروف x و y - للأسباب التي ستشاهدها قريباً. سنستخدم v و w للأوزان المقابلة لـ x و y على التوالي.

Notice that we have used the 'value' of net (ie 1 times the weight when the input is 1). Also notice that we have spelt out the form of activation function.

لاحظ أننا استخدمنا "قيمة" الصافي (أي 1 أضعاف الوزن عندما يكون الإدخال 1). لاحظ أيضًا أننا حددنا شكل وظيفة التنشيط.

Notice that we have set the 'input' at the bias to zero. This means that the bias has no effect on the calculations as whatever its value the result of multiplying by zero will be zero. We say 'no bias' when the bias has no effect. Also notice that there is just one input, ?a

لاحظ أننا حددنا "الإدخال" عند الميل إلى الصفر. وهذا يعني أن التحيز ليس له أي تأثير على الحسابات ، مهما كانت قيمتها ، فإن النتيجة الناتجة عن ضرب الرقم صفر ستكون صفرًا. نقول "لا تحيز" عندما لا يكون للتحيّز أي تأثير. لاحظ أيضا أن هناك إدخال واحد فقط ،؟

عندما يكون الbias يساوى صفر

لاحظ أننا قمنا بتعيين "الإدخال" عند الانحياز إلى صفر. هذا يعني أن الانحياز ليس له أي تأثير على العمليات الحسابية ، فكلما كانت قيمته تكون نتيجة الضرب بصفر صفراً. نقول "عدم التحيز" عندما يكون للتحيز تأثير. لاحظ أيضًا أن هناك إدخالًا واحدًا فقط؟

Notice how, if we consider only the first input 0, we can say that the network predicted correctly the result! However, this is just the beginner's luck in our football player analogy who can manage to score from the first shoot as well. What we care about, is to minimise the overall error over the whole dataset (total of the sum of the squares of the errors!).

لاحظ كيف ، إذا نظرنا فقط في الإدخال الأول 0 ، يمكننا القول أن الشبكة قد توقعت النتيجة بشكل صحيح! ومع ذلك ، هذا هو مجرد الحظ المبتدئ في تشبيه لاعب كرة القدم لدينا والذي يمكنه أن يسجل من أول تصوير أيضًا. ما يهمنا هو تقليل الخطأ الكلي في مجموعة البيانات بالكامل (إجمالي مجموع مربعات الأخطاء!).

Hopfield noticed this property and consequently the analogy between S and energy in physics. If we define Energy, E = -0.5 S we have the proposition that a change of state is never accompanied by an increase in energy. The factor of 0.5 in the formula is there to simplify its derivation

لاحظ هوبفيلد هذه الخاصية وبالتالي التشابه بين S والطاقة في الفيزياء. إذا حددنا الطاقة ، E = -0.5 S ، فلدينا اقتراح بأن تغيير الحالة لا يصاحبه أبدًا زيادة في الطاقة. عامل 0.5 في الصيغة موجود لتبسيط اشتقاقها

التجهيز للحسابات

لجعل الترميز لدينا بسيطًا ، فإننا نعتبر وحدة إخراج واحدة فقط ونستخدم net و a net و activation على التوالي). يتم تمييز الوحدات H المخفية بـ 1 ... H مع وجود neth و ah في شبكاتها وتنشيطها. في الصيغ الرياضية ، تعتبر الإشارة إلى الوحدة 0 مجرد اختصار لتأخذ في الاعتبار أي تحيزات في هذه الوحدات. يتم تمييز مدخلات N بالمثل 0 ... N لتضمين التحيز. الأوزان هي wh من الوحدة hth المخفية إلى الإخراج و wih من الإدخال i إلى الوحدة المخفية h. لا تنس أن تدرج مصطلحات مع مؤشر الصفر للتحيز في جميع حسابات صافي.

لماذ نكون ال restricted machine

لجعل التعلم أسهل

To make life a little more complicated the bias, or at least an equivalent of it, has again for historical reasons, been given another name, threshold, or rather bias is 'minus threshold'. Suppose that we put this sum into the step activation function. We get: a = [if (bias wΣ1 N ?i ) < 0 then 0 else 1] This is, of course the same as saying: a = [if wΣ1 N ?i < -bias then 0 else 1]

لجعل الحياة أكثر تعقيدًا بعض الشيء ، يكون الانحياز مرة أخرى ، أو على الأقل مكافئ لها ، لأسباب تاريخية ، أو إعطاء اسم أو عتبة أخرى ، أو الانحياز بالأحرى "عتبة الطرح". لنفترض أننا وضعنا هذا المبلغ في وظيفة تنشيط الخطوة. نحصل على: a = [if (bias wΣ1 N؟ i) <0 then 0 else 1] هذا بالطبع ، مثل القول: a = [if wΣ1 N؟ i <-bias then 0 else 1]

To make our notation simple we consider only one output unit and use net and a for its net and activation respectively). The H hidden units are labelled 1 ... H with neth and ah being their respective nets and activations. In mathematical formulae reference to unit 0 is just a shorthand for taking into account any biases that the units have. The N inputs are likewise labelled 0 ... N to include the bias. The weights are wh from the hth hidden unit to the output and wih from input i to hidden unit h. Do not forget to include terms with index zero for the bias in all calculations of net. For a backpropagation neural network, units usually have nets that add (Σ) and sigmoid activations so that: neth = Σi=0 N wih xi and ah = σ(neth ) = 1/(1 exp(-neth )) for the hidden layer of a two-layer network and net = Σh=0 H wh ah and a = σ(net) = 1/(1 exp(-net)) for the output unit.

لجعل ترميزنا بسيطًا ، نعتبر وحدة إخراج واحدة فقط ونستخدم net و a لصافيها وتنشيطها على التوالي). يتم تسمية وحدات H المخفية 1 ... H مع neth و ah هي الشباك والتنشيط الخاصة بها. في الصيغ الرياضية ، تعتبر الإشارة إلى الوحدة 0 مجرد اختصار لمراعاة أي تحيز لدى الوحدات. وبالمثل المسمى N المدخلات 0 ... N لتشمل التحيز. الأوزان هي wh من الوحدة المخفية hth إلى الإخراج و wih من الإدخال i إلى h الوحدة المخفية. لا تنسى أن تدرج مصطلحات ذات مؤشر الصفر للتحيز في جميع حسابات الشبكة. بالنسبة للشبكة العصبية ذات النسخ العكسي ، عادة ما تحتوي الوحدات على شبكات تضيف (Σ) وتنشيطات sigmoid بحيث: neth = Σi = 0 N wih xi و ah = σ (neth) = 1 / (1 + exp (-neth)) لـ الطبقة المخفية لشبكة ذات طبقتين و net = Σh = 0 H wh و a = σ (net) = 1 / (1 + exp (-net)) لوحدة المخرجات.

We also have a concept of 'time' in that we can think of the sequence of states through which our network 'travels' as units fire. Of course, we have to be careful because sometimes a unit may 'fire' without a change in state - we simply think of the network as going from a state to itself

لدينا أيضًا مفهوم "الوقت" في أنه يمكننا التفكير في تسلسل الحالات التي من خلالها "تنتقل" شبكتنا كوحدات لإطلاق النار. بالطبع ، يجب أن نتوخى الحذر لأن بعض الوحدات قد "تشتعل" بدون تغيير في الحالة - نحن ببساطة نفكر في الشبكة على أنها تتحول من حالة إلى نفسها

TURING explore the machine can do things by experience rather than by instruction

لذا فكر تورنج في إمكانية وجود آلات يمكن تعليمها القيام بالأشياء عن طريق التجربة بدلاً من التعليم. هذه القدرة هي التي تضع الشبكات العصبية بعيداً عن العديد من الفروع الأخرى للحوسبة

To understand fully the motivation for ANNs, we need to look at the motivation for Artificial Intelligence itself.

لفهم الدافع الكامل لـ ANNs ، نحتاج إلى النظر إلى دوافع الذكاء الاصطناعي نفسه.

Very many strategies have been tried in an attempt to avoid some of the problems. Chapter 8 of Rojas covers some of these and should be read at this stage

لقد تمت تجربة العديد من الاستراتيجيات في محاولة لتجنب بعض المشكلات. يغطي الفصل 8 من Rojas بعضًا من هذه ويجب قراءته في هذه المرحلة

We have now seen that any straight line in the plane can be represented by a unit and that any two-input (plus bias) unit represents a straight line. If we have more inputs then we must work in 'higher dimensions' with such units representing and being represented by 'hyperplanes'. You will read about these in the reading associated with this topic which is given at the end of this section.

لقد رأينا الآن أن أي خط مستقيم في المستوى يمكن تمثيله بوحدة وأن أي وحدة إدخال (زائد تحيز) تمثل خطًا مستقيماً. إذا كان لدينا المزيد من المدخلات ، فيجب أن نعمل في "أبعاد أعلى" مع مثل هذه الوحدات التي تمثل ويتم تمثيلها من خلال "الطائرات الفائقة". سوف تقرأ عن هذه في القراءة المرتبطة بهذا الموضوع والتي ترد في نهاية هذا القسم.

To recap, in a synchronous system the activations of all the units are calculated at each step. In an asynchronous system the calculation of just one activation completes a step.

للتلخيص ، في نظام متزامن يتم حساب عمليات تنشيط جميع الوحدات في كل خطوة. في نظام غير متزامن يكمل حساب تنشيط واحد فقط خطوة.

Why use a sigmoidal activation function? Firstly, people wanted to use a function that they could use mathematics to understand. Thresholds are neither continuous nor differentiable, whereas the sigmoid function is both continuous and differentiable. It looks very similar to a threshold with rounded edges. The sigmoid has another useful property: If we differentiate σ(net) with respect to net we get: dσ(net) = - net exp(-net) (1 exp(-net))-2 = σ(net)(1-σ(net)) = a(1 - a) dnet Thus working out the gradient of the activation requires little extra computation beyond working out the activation itself.

لماذا استخدام وظيفة التنشيط السيني؟ أولاً ، أراد الأشخاص استخدام وظيفة يمكنهم استخدام الرياضيات لفهمها. العتبات ليست مستمرة ولا قابلة للتغير ، في حين أن وظيفة السيني هي مستمرة ومتميزة. يبدو مشابهًا جدًا لعتبة ذات حواف مستديرة. لدى السيني خاصية أخرى مفيدة: إذا قمنا بتمييز σ (net) فيما يتعلق بالشبكة ، نحصل على: dσ (net) = - net exp (-net) (1 exp (-net)) - 2 = σ (net) (1 -σ (net)) = a (1 - a) dnet وبالتالي فإن عملية التدرج في التنشيط تتطلب القليل من الحوسبة الإضافية إلى أبعد من تفعيل التنشيط نفسه.

Suppose that we choose a unit and, using the current states of its inputs, calculate its net and its new activation. Before moving on to the next unit we have a choice: do we use this new value in the calculations or do we wait until all units have been calculated before updating any values? If we wait and change all of the values together we call the strategy 'synchronous' as the effects appear synchronously. If, on the other hand, we use the new value in the calculation of the next and in our subsequent calculations we call the strategy 'asynchronous'. Although the synchronous strategy may seem more 'ordered', it turns out that the asynchronous is more easily dealt with in theoretical and practical investigations.

لنفترض أننا اخترنا وحدة ، وباستخدام الحالات الحالية لمدخلاتها ، قم بحساب شبكتها وتنشيطها الجديد. قبل الانتقال إلى الوحدة التالية ، لدينا خيار: هل نستخدم هذه القيمة الجديدة في الحسابات أم ننتظر حتى يتم حساب جميع الوحدات قبل تحديث أي قيم؟ إذا انتظرنا وتغيرنا جميع القيم معًا ، فإننا نسمي الإستراتيجية "متزامن" حيث تظهر التأثيرات بشكل متزامن. إذا ، من ناحية أخرى ، استخدمنا القيمة الجديدة في حساب التالي وفي حساباتنا اللاحقة نسميها الإستراتيجية "غير متزامن". على الرغم من أن الاستراتيجية المتزامنة قد تبدو أكثر "مرتبة" ، إلا أنه يبدو أن التعامل غير المتزامن أسهل في التحقيقات النظرية والعملية.

To model human/animal intelligence. Another, equally valid reason is an attempt to understand better the ways that the intelligent behaviour of humans might arise from a processing point of view - this might be termed the 'psychologist's rationale'.

لنموذج ذكاء الإنسان / الحيوان. هناك سبب آخر مماثل ، وهو محاولة لفهم أفضل الطرق التي قد ينشأ بها السلوك الذكي للبشر من وجهة نظر التجهيز - وهذا ما يمكن أن يسمى "المنطق النفسي".

منى يكون ال normalization not good

لو سيحدث أخطاء بين القيمة الأولى قبل والقيمة الثانية بعد ال normalization زبالتالى هناك يحدث خطأ حيث إن أحدهما انتمى الclassess ويمكن بعد ال normalization إن تنتمى إلى another clasess

Hopfield network

لى عكس NN تغذية عادي ، حيث تدفق البيانات في اتجاه واحد. شبكة هوبفيلد ، هي شبكة تكون فيها جميع العقد مدخلات ومخرجات ، وكلها مترابطة بشكل كامل

The principle of the backpropagation approach is to model a given function by modifying internal weightings of input signals to produce an expected output signal

مبدأ نهج التعرية الخلفية هو نمذجة وظيفة معينة من خلال تعديل الترجيحات الداخلية لإشارات الدخل لإنتاج إشارة خرج متوقعة

A simple numerical example The easiest example to start with neural network and supervised learning, is to start simply with one input and one output and a linear relation between them. The goal of the supervised neural network is to try to search over all the possible linear functions which one fits the best the data. Take for instance the following dataset:

مثال عددي بسيط إن أسهل مثال على البدء بالشبكة العصبية والتعلم تحت الإشراف هو البدء بمجرد إدخال واحد وإخراج واحد وعلاقة خطية بينهما. الهدف من الشبكة العصبية تحت الإشراف هو محاولة البحث في جميع الوظائف الخطية الممكنة التي تناسب أفضل البيانات. خذ على سبيل المثال مجموعة البيانات التالية:

Two finite sets of points, A and B, in n-dimensional space which are linearly separable are also absolutely linearly separable. Proof. Since the two sets are linearly separable, weights w1, . . ., wn 1 exist for which, without loss of generality, the inequality Xn i=1 wiai ≥ wn 1 holds for all points (a1, . . ., an) ∈ A and Xn i=1 wibi < wn 1 for all points (b1, . . ., bn) ∈ B. Let ε = max{ Pn i=1 wibi − wn 1|(b1, . . ., bn) ∈ B}. It is clear that ε < ε/2 < 0. Let w 0 = wn 1 ε/2. For all points in A it holds that

مجموعتان محددتان من النقاط ، A و B ، في فضاء الأبعاد n التي يمكن فصلها خطيًا ، يمكن فصلها خطيًا تمامًا. برهان. بما أن المجموعتين منفصلتان خطيًا ، فإن الأوزان w1 ،. . . ، wn + 1 موجودة والتي ، دون فقدان العمومية ، عدم المساواة Xn i = 1 wiai ≥ wn + 1 يحمل جميع النقاط (a1 ،... ، a) ∈ A و Xn i = 1 wibi <wn + 1 لجميع النقاط (b1،...، bn) ∈ B. Let ε = max {Pn i = 1 wibi - wn + 1 | (b1،...، bn) ∈ B}. من الواضح أن ε <ε / 2 <0. دع w 0 = wn + 1 + ε / 2. لجميع النقاط في أ يحمل ذلك

ما معنى كلمة epoch فى الbackpropagation

معناه هى دورة تدريب كاملة ألتى يتدرب بها عناصر الtraining

هل تكون الوحدات البسيطة قوية

مقدمة: الوحدات المنفردة في هذا الفصل ، سوف نسير معك ببطء عبر بعض شبكات ANN البسيطة للغاية التي تتكون من وحدة واحدة بسيطة فقط. ومع ذلك ، كما سنرى ، يمكن أن تكون وحدة واحدة قوية جدًا (على الرغم من أننا سنرى لاحقًا أن وحدة واحدة قد لا تكون قوية في الغالب). بعد مؤلفين آخرين ، نستخدم مصطلح "Perceptron" لوحدة واحدة ، مع إعطاء تفاصيلها عند الضرورة. تاريخياً ، كان Perceptron نوعًا معينًا من الوحدات ولكننا نفضل اتباع الاستخدام الشائع.

Introduction: Single units In this chapter we will walk you slowly through some very simple ANNs consisting of just one simple unit. However, as we will see, even a single unit can be very powerful (although later we will see that one unit may often not be powerful enough). Following other authors we use the term 'Perceptron' for a single unit, giving its details when necessary. Historically, a Perceptron was a particular type of unit but we prefer to follow the common usage.

مقدمة: وحدات مفردة في هذا الفصل ، سنساعدك ببطء خلال بعض ANNs بسيطة جدًا تتكون من وحدة واحدة بسيطة. ومع ذلك ، وكما سنرى ، يمكن لوحدة واحدة أن تكون قوية جدًا (على الرغم من أننا سنشاهد لاحقًا أن وحدة واحدة قد لا تكون قوية في الغالب). بعد المؤلفين الآخرين نستخدم مصطلح "Perceptron" لوحدة واحدة ، مع إعطاء تفاصيلها عند الضرورة. تاريخيا ، كان Perceptron نوع معين من الوحدة ولكننا نفضل اتباع الاستخدام الشائع.

هنام سؤال كيف يتم معرفة عدد الclassessالمطلوبة

ممكن إن نبدا بعدد كبير ثم بعد ذلك يقل هذا العدد أو تبدأ بعدد صغير يزداد تدريجيا

هناك بعض التغيرات ألتى يمكن أن تطرا على تلكزالstrategy

ممكن نعمل restriction على عدد الاوزان ألتى يمكن أن يحدث عليها تغير

In order to validate this equation: If the derivative rate is positive, it means that an increase in weight will increase the error, thus the new weight should be smaller. If the derivative rate is negative, it means that an increase in weight will decrease the error, thus we need to increase the weights. If the derivative is 0, it means that we are in a stable minimum. Thus, no update on the weights is needed -> we reached a stable state.

من أجل التحقق من صحة هذه المعادلة: إذا كان معدل المشتق موجبًا ، فهذا يعني أن الزيادة في الوزن ستزيد الخطأ ، وبالتالي يجب أن يكون الوزن الجديد أصغر. إذا كان معدل المشتق سلبيًا ، فهذا يعني أن زيادة الوزن ستقلل من الخطأ ، وبالتالي نحتاج إلى زيادة الأوزان. إذا كان المشتق صفر ، فهذا يعني أننا في أدنى مستوى ثابت. وبالتالي ، لا توجد حاجة إلى تحديث على الأوزان -> وصلنا إلى حالة مستقرة.

In order to encourage the NN to converge to such situation, we can define the loss function to be the sum of squares of the absolute errors (which is the most famous loss function in NN). This way, small errors are counted much less than large errors! (the square of 2 is 4, but the square of 10 is 100! So an error of 10, is penalised 25 times more than an error of 2 — not only 5 times!)

من أجل تشجيع NN على التقارب مع مثل هذه الحالة ، يمكننا تحديد وظيفة الخسارة لتكون مجموع مربعات الأخطاء المطلقة (وهي أشهر وظيفة فقدان في NN). بهذه الطريقة ، يتم حساب الأخطاء الصغيرة أقل بكثير من الأخطاء الكبيرة! (مربع 2 هو 4 ، ولكن مربع 10 هو 100! لذلك يعاقب خطأ 10 ، 25 مرة أكثر من خطأ من 2 - ليس فقط 5 مرات!)

It is easy to see that a neuron activating or not activating can be modelled within a binary system, with 1 representing activation and 0 representing non-activation.

من السهل أن نرى أن التنشيط العصبي أو عدم تنشيطه يمكن نمذجته في نظام ثنائي ، مع 1 يمثل التنشيط و 0 يمثل عدم التنشيط.

It is easy to see that a neuron activating or not activating can be modelled within a binary system, with 1 representing activation and 0 representing non-activation. You may have noticed that we have used 'activation' and 'non-activation' above.

من السهل أن نرى أنه يمكن نمذجة تنشيط أو عدم تنشيط الخلايا العصبية داخل نظام ثنائي ، حيث يمثل 1 التنشيط و 0 يمثل عدم التنشيط. ربما لاحظت أننا استخدمنا "التنشيط" و "عدم التنشيط" أعلاه.

Technically, the backpropagation algorithm is a method for training the weights in a multilayer feed-forward neural network. As such, it requires a network structure to be defined of one or more layers where one layer is fully connected to the next layer. A standard network structure is one input layer, one hidden layer, and one output layer.

من الناحية الفنية ، تعد خوارزمية backpropagation طريقة لتدريب الأوزان في شبكة عصبية متعددة الطبقات. على هذا النحو ، يتطلب تحديد بنية شبكة لطبقة واحدة أو أكثر حيث يتم توصيل طبقة واحدة بالكامل بالطبقة التالية. بنية الشبكة القياسية هي طبقة إدخال واحدة وطبقة مخفية وطبقة إخراج واحدة.

n order to solve the problem, luckily for us, derivative is decomposable, thus can be back-propagated. We have the starting point of errors, which is the loss function, and we know how to derivate it, and if we know how to derivate each function from the composition, we can propagate back the error from the end to the start. Let's consider the simple linear example: where we multiply the input 3 times to get a hidden layer, then we multiply the hidden (middle layer) 2 times to get the output. input -> 3.x -> 2.x -> output. A 0.001 delta change on the input, will be translated to a 0.003 delta change after the first layer, then to 0.006 delta change on the output.

ن أجل حل المشكلة ، لحسن الحظ بالنسبة لنا ، مشتق هو عفا عليها الزمن ، وبالتالي يمكن أن تنتشر مرة أخرى. لدينا نقطة بداية الأخطاء ، وهي وظيفة الخسارة ، ونعرف كيفية اشتقاقها ، وإذا عرفنا كيفية اشتقاق كل دالة من التكوين ، يمكننا نشر الخطأ من البداية إلى البداية. لننظر إلى المثال الخطي البسيط: حيث نضرب الإدخال 3 مرات للحصول على طبقة مخفية ، ثم نضرب الطبقة المخفية (الطبقة الوسطى) مرتين للحصول على الإخراج. الإدخال -> 3.x -> 2.x -> الإخراج. سيتم تغيير 0.001 دلتا تغيير على الإدخال ، إلى تغيير دلتا 0.003 بعد الطبقة الأولى ، ثم إلى 0.006 دلتا التغيير على الإخراج.

Clearly this implies a number of things: a. A Hopfield net has states which, if entered, cannot be left - as well as being called sink or stable states, such states are sometimes called energy wells to conform to the usage of physics. We have seen this in the example above. b. For an energy well, the summation block of each unit that has value 1 is non negative and the summation blocks of each unit that has value 0 is negative.

ن الواضح أن هذا ينطوي على عدد من الأشياء: تحتوي شبكة هوبفيلد على حالات لا يمكن تركها - إذا ما تم إدخالها - وكذلك تسمى بالوعة أو الدول المستقرة ، في بعض الأحيان تسمى آبار الطاقة لتتوافق مع استخدام الفيزياء. لقد رأينا هذا في المثال أعلاه. ب. بالنسبة لبئر الطاقة ، تكون كتلة التجميع لكل وحدة ذات قيمة 1 غير سالبة وكتل التجميع لكل وحدة ذات قيمة 0 سالبة.

We imagine an input being sent along the edge and this input is 'magnified' or amplified by the weight so that an input of x arrives as w*x at the node

نتخيل إدخالًا يتم إرساله بطول الحافة ويتم "تكبيره" أو تضخيمه بالوزن بحيث يصل دخل x إلى w * x عند العقدة

We take our set of vectors from which we wish to find a number of classes in order to classify others of the same type. To make calculations more efficient we 'normalise' each of these vectors by dividing each component by the length of the vector. If, for example, our object is (3, 4) we normalise it to (0.6, 0.8) because (3, 4) has length 5. Note that one needs to check that normalisation does not affect the potential results. For example, if we have reason to believe that (3, 4) and (0.6, 0.8) are very different and are likely to belong to different classes, then normalisation is not a good idea as it would confuse the two. To see why normalisation may make classification easier one needs to consider what it actually does. If we have classes that are sets of points in a plane, then normalising these would place them onto the unit circle - thus changing the problem from a two-dimensional into a one-dimensional problem. Remember that units are the same as classes, which in turn are equivalent to vectors. As the network is trained, the units are changed by changing the vectors. This in turn changes the classes

نحن نأخذ مجموعة من المتجهات التي نرغب في إيجاد عدد من الفصول من أجل تصنيف الآخرين من نفس النوع. لجعل الحسابات أكثر فاعلية ، نقوم بتطبيع كل من هذه الموجهات بتقسيم كل مكون على طول المتجه. على سبيل المثال ، إذا كان هدفنا هو (3 ، 4) قمنا بتطبيعه إلى (0.6 ، 0.8) لأن (3 ، 4) طوله 5. لاحظ أن المرء يحتاج إلى التحقق من أن التطبيع لا يؤثر على النتائج المحتملة. على سبيل المثال ، إذا كان لدينا سبب للاعتقاد بأن (3 ، 4) و (0.6 ، 0.8) مختلفان تمامًا ومن المحتمل أن ينتما إلى فئات مختلفة ، فإن التطبيع ليس فكرة جيدة لأن ذلك سيؤدي إلى إرباك الاثنين. لمعرفة السبب في أن التطبيع قد يجعل التصنيف أسهل ، يحتاج المرء إلى التفكير في ما يفعله بالفعل. إذا كانت لدينا فصول تحتوي على مجموعات من النقاط في المستوى ، فإن وضعها الطبيعي سيؤدي إلى وضعها في دائرة الوحدة - وبالتالي تغيير المشكلة من ثنائية الأبعاد إلى مشكلة أحادية البعد. تذكر أن الوحدات هي نفس الفئات ، والتي بدورها تعادل المتجهات. أثناء تدريب الشبكة ، يتم تغيير الوحدات عن طريق تغيير المتجهات. وهذا بدوره يغير الفصول

Backpropagation learning

نحن نستخدم backpropagation للتعلم الخاضع للإشراف عندما يكون لدينا مجموعة من بيانات التدريب التي نحاول تصميمها - لتقريب الوظيفة أو التصنيف الذي تمثله مجموعة التدريب.

We use backpropagation for supervised learning when we have a set of training data that we are trying to model - to approximate the function or classifi er that the training set represents. The training set consists of a number of (input, output) pairs which we label (?i , ti ) to emphasise that the x-components are inputs or (xi , ti ) when wanting to be more explicit. Take care not to confuse our (and others') use of x here with a coordinate - although inputs might represent coordinates, they can represent any characteristic that we are interested in. For us they are just input values. It is worth noting here that we use the term epoch to mean one cycle of learning through the whole training set.

نحن نستخدم التداعيات العكسيّة للتعلّم تحت الإشراف عندما نمتلك مجموعة من بيانات التدريب التي نحاول تطبيقها - لتقريب الوظيفة أو التصنيف الذي تمثله مجموعة التدريب. تتكون مجموعة التدريب من عدد من أزواج (المدخلات والمخرجات) التي نسميها (؟ i، ti) للتأكيد على أن مكونات x هي مدخلات أو (xi، ti) عندما تريد أن تكون أكثر وضوحًا. احرص على عدم الخلط بين استخدامنا (والأشخاص الآخرين) لـ x هنا مع إحداثيات - على الرغم من أن المدخلات قد تمثل الإحداثيات ، فإنها يمكن أن تمثل أي خاصية نرغب فيها. بالنسبة إلينا فهي مجرد قيم مدخلات. تجدر الإشارة هنا إلى أننا نستخدم مصطلح الحقبة مصطلح يعني دورة واحدة للتعلم من خلال مجموعة التدريب بأكملها.

We use capital N for the number of inputs. When we introduced the notation of the Figures, we said that it is often useful to add to the external inputs a special 'input' which is fixed at the value 1. We called the weight associated with this input the bias of the unit and now we are including it in the discussion

نحن نستخدم رأس المال N لعدد من المدخلات. عندما قدمنا تدوين الأرقام ، قلنا أنه من المفيد في كثير من الأحيان أن نضيف إلى المدخلات الخارجية "مدخلات" خاصة ثابتة عند القيمة 1. نحن نطلق على الوزن المرتبط بهذه المدخلات الانحياز للوحدة والآن نحن نقوم بتضمينها في المناقشة

For the asynchronous strategy, we must also choose the unit to update and again we have a choice. We could choose in a systematic way so that each unit is updated the same number of times, or we could choose a unit to update randomly even if that unit has recently been updated. It is the latter 'random choice with replacement' that is commonly used.

نسبة للاستراتيجية غير المتزامنة ، يجب علينا أيضًا اختيار الوحدة المراد تحديثها ومرة أخرى لدينا خيار. يمكننا أن نختار بطريقة منتظمة بحيث يتم تحديث كل وحدة بنفس عدد المرات ، أو يمكننا اختيار وحدة لتحديثها بشكل عشوائي حتى لو تم تحديث هذه الوحدة مؤخرًا. هذا هو الخيار الأخير "العشوائي مع الاستبدال" الذي يشيع استخدامه.

هل الوحدات الاولية للشبكات العصبية تكون قوية بقدر كافى

نعم تكون قوية والمفاجاة انها تكون قوية بدرجة كبيرة عندما تجتمع مع بعضها البعض

خل تستخدم ال kononen layer فى عملية ال classification

نعم نستحدم ال kohonen layer فى عملية ال classification

يتم تعديل الاوزان فى نظام التعلم فى ال perceptron

نعم يتم التعديل فى نظام التعلم فى perceptron

هل يمكن أن نستخدم ال supervised learning فى ال classification

نعم يستخدم فى ذلك

هل يمكن العمل مع مجموعة من المدخلات لتحديد المخرجات

نعم يمكن العمل على العديد من المدخلات ومن خلال هذة المدخلات يمكن تحديد كيف يحدث firing

هل يمكن للشبكة العصبية الاصطناعية ان تتكون من وحدة واحدة

نعم يمكن للشبكة الاصناعية ان تتكون من وحدة واحدة

An important point to note is that loops from a state to itself are possible.

نقطة مهمة يجب ملاحظتها هي أن الحلقات من حالة إلى أخرى ممكنة.

We train using the training set, until performance on the selection set seems to be getting worse and worse. At this stage we choose the network parameters as they were when the best results on the interim test were obtained as our final parameters. Then we test on the final testing set

نقوم بالتدريب باستخدام مجموعة التدريب ، حتى يبدو أن أداء مجموعة الاختيار يزداد سوءًا. في هذه المرحلة ، نختار معلمات الشبكة كما كانت عندما تم الحصول على أفضل النتائج في الاختبار المؤقت كمعلماتنا النهائية. ثم نحن اختبار على مجموعة الاختبار النهائي

We discuss the property of a.e. and in mean convergence of the Kohonen algorithm considered as a stochastic process. The various conditions ensuring a.e. convergence are described and the connection with the rate decay of the learning parameter is analyzed. The rate of convergence is discussed for different choices of learning parameters. We prove rigorously that the rate of decay of the learning parameter which is most used in the applications is a sufficient condition for a.e. convergence and we check it numerically. The aim of the paper is also to clarify the state of the art on the convergence property of the algorithm in view of the growing number of applications of the Kohonen neural networks. We apply our theorem and considerations to the case of genetic classification which is a rapidly developing field.

نناقش ممتلكات أي وفي التقارب المتوسط لخوارزمية Kohonen التي تعتبر عملية عشوائية. الظروف المختلفة ضمان يوصف التقارب ويتم تحليل العلاقة مع معدل تسوس المعلمة التعلم. وتناقش معدل التقارب لاختيارات مختلفة من معلمات التعلم. نثبت بشكل صارم أن معدل الانحطاط لمعلمة التعلم الأكثر استخدامًا في التطبيقات يعد شرطًا كافيًا للحصول على التقارب ونحن التحقق من ذلك عدديا. تهدف الورقة أيضًا إلى توضيح أحدث ما توصلت إليه خاصية تقارب الخوارزمية نظرًا للعدد المتزايد من تطبيقات الشبكات العصبية Kohonen. نحن نطبق نظريتنا واعتباراتنا على حالة التصنيف الجيني وهو مجال سريع التطور.

ماهى النظرية التى يقوم عليها التعلم بدون معلم

هى النظرية التى تقوم على ان الشبكة لاتعرف ماهو المدخل بالنسبة للمدخل الشبكة لذلك تبدا فى التكيف ذاتيا للتعلم من خلال الشبكة

We now turn to unsupervised training, in which the networks learn to form their own classifications of the training data without external help. To do this we have to assume that class membership is broadly defined by the input patterns sharing common features, and that the network will be able to identify those features across the range of input patterns

ننتقل الآن إلى التدريب غير الخاضع للإشراف ، حيث تتعلم الشبكات تكوين تصنيفاتها الخاصة لبيانات التدريب دون مساعدة خارجية. للقيام بذلك ، يجب أن نفترض أن عضوية الفصل محددة بشكل واسع من خلال أنماط المدخلات التي تشترك في الميزات الشائعة ، وأن الشبكة ستكون قادرة على تحديد هذه الميزات عبر نطاق أنماط الإدخال

ماهو نوع ال backpropagation

نوعها sigmoid function Graident descendent Feed forward No loops No recurrent

ماهى نوعية التدريب فى kohonen layer

نوعية التجريب بتكون Competitive learning وهو التعليم unsupervised learning

This part is broken down into two sections. Transfer Derivative. Error Backpropagation.

هذا الجزء مقسم إلى قسمين. نقل مشتق. خطأ Backpropagation.

ب) كم عدد الوحدات (الطبقات) التي نستخدمها؟

هذا ليس سؤالًا سهلاً ومرة أخرى تمت تجربة عدد من الاستدلال (قواعد الإبهام). يمكن للمرء أن يبدأ ببضع وحدات فقط وبعد التدريب ، انظر ماذا يحدث إذا تمت إضافة وحدات أخرى 'بين'. يمكن للمرء أن يرى ما إذا كانت الشبكة الناتجة أفضل أو أسوأ. بدلاً من ذلك ، يمكن للمرء أن يبدأ بوحدات واسعة ، ومرة أخرى بعد التدريب ، راجع ما يحدث إذا تمت إزالة وحدة واحدة أو أكثر

ما معنى إن X BELONG TO U

هذا معناه أنة عندما نعطى الnet work القيمة x يحدث Firing من خلال الوحدة u

hopfield data are noisy

هذا مفيد للغاية ، إذا كانت بياناتك صاخبة أو جزئية. نظرًا لأن الشبكة يمكنها تخزين الأنماط واسترداد تلك الأنماط استنادًا إلى الإدخال الجزئي ، نظرًا للترابطات. المشكلة الوحيدة ، كونها مكلفة للغاية من الناحية الحسابية ، نظرًا لأن كل عقدة N2

These formulae give us a means of designing units which, in order to output a 1 on firing: a. require all inputs to be a 1 (that is an AND gate) by setting w = 1 and bias = -N (the number of inputs) b. require at least one input to be 1, by setting w = 1 and bias = -1 (this is an inclusive OR gate) c. require at least a certain number of inputs to be 1, again setting w = 1 and bias = - the number of inputs that we want to be on. This represents a sort of 'voting' circuit d. require at most M inputs to be 1 by setting w = -1 and bias = M e. require at least one of the inputs not to be 1 by setting w = -1 and bias = N - 1 (this is the NAND gate).

هذه الصيغ تعطينا وسيلة لتصميم الوحدات التي ، من أجل إخراج 1 على إطلاق النار: أ. تتطلب أن تكون جميع المدخلات 1 (أي بوابة AND) عن طريق تعيين w = 1 و bias = -N (عدد المدخلات) b. تتطلب إدخال واحد على الأقل ليكون 1 ، عن طريق تحديد w = 1 و bias = -1 (هذه عبارة عن بوابة شاملة أو بوابة) c. تتطلب على الأقل عدد معين من المدخلات لتكون 1 ، مرة أخرى وضع w = 1 والتحيز = - عدد المدخلات التي نريد أن نكون فيها. وهذا يمثل نوعًا من دائرة "التصويت" د. تتطلب أن تكون معظم مدخلات M 1 بضبط w = -1 و bias = M e. تتطلب واحدة على الأقل من المدخلات ألا تكون 1 عن طريق تحديد w = -1 و bias = N - 1 (هذه هي بوابة NAND).

ماهى مراحل التدريب فىbacjpropagation

هما مرحلتينو Feed forward backward

سؤال ماهو الفرق بين ال natural neuron و ال artificial. Neuron مع المقارنة والرسم

هنا بنرسم ال natural neuron ونكتب المكونات وهى dentradies, axon, synapses وبرضوا نكتب مكونات الشبكة الاصطناعية وهى inputs weights and outputs مع الرسم لكل منهم نكتب كمان كيفية التعلم من العصبون الحقيقة وكيفية وضع شبك

There are many ways that we can attempt to build a network with specified sinks. Besides the 'trial and error' (with practice and some luck) two more formal methods are worth noting here. They are the Hebb rule and the Widrow-Hoff rule

هناك العديد من الطرق التي يمكننا من خلالها محاولة إنشاء شبكة ذات مغاسل محددة. إلى جانب "التجربة والخطأ" (مع الممارسة وبعض الحظ) ، هناك طريقتان رسميتان جديرتان بالملاحظة هنا. هم حكم هب وقاعدة ويدو هوف

A useful trick to use is to do this calculation as if we were going to have the units firing synchronously - this makes for a more compact representation of what is going on - using only 2N columns. But when using this notation we have to remember to keep all but one of the units constant.

هناك خدعة مفيدة يجب استخدامها لإجراء هذا الحساب كما لو كنا سنطلق الوحدات بشكل متزامن - وهذا يجعل لتمثيل أكثر إحكاما لما يجري - باستخدام أعمدة 2N فقط. ولكن عند استخدام هذا الترميز ، علينا أن نتذكر أن نحافظ على ثبات جميع الوحدات باستثناء واحدة.

ماهى الطرق المستخدمة فى supervised learning

هناك طرقيتيتن رئيسيتين reinforcement learning طريق اجبارى error correction learning تصييح للاخطاء

أ) كيف نختار الفصول الأولية؟

هناك عدة طرق للقيام بذلك. اختيار الأوزان (المتجهات) عشوائيًا هو إحدى الطرق ، وغالبًا ما يتبع ذلك استراتيجية تعليمية مختلفة قليلاً لفترة قصيرة. أحد "القرص" هو أنه بدلاً من ضبط وحدة واحدة فقط ، فإننا نضبط الخاسرين في الاتجاهات الأخرى. البديل هو البدء بمعدل تعليمي كبير (η) وتقليل ذلك كلما تقدم التعلم.

There are a few 'loose ends' we need to tie up to complete our discussions on single units. Firstly, we note that if you multiply the equation of a straight line by any non-zero number it still represents the same line - so strictly speaking a line is represented by a family of units rather than a unique one. For example, the line y = mx c is exactly the same line as 7y = 7mx 7c. The unit with bias = c, v = m and w = -1 represents the same line as that with bias = 7c, v = 7m and w = -7.

هناك عدد قليل من "الأطراف غير المقصودة" نحتاج إلى ربطها لإكمال مناقشاتنا بشأن الوحدات الفردية. أولاً ، نلاحظ أنه إذا قمت بضرب معادلة خط مستقيم بأي رقم غير صفري ، فإنه لا يزال يمثل نفس السطر - بحيث يتم التعبير عن الخط بدقة من خلال مجموعة من الوحدات بدلاً من مجموعة فريدة. على سبيل المثال ، السطر y = mx c هو بالضبط نفس السطر كـ 7y = 7mx 7c. تمثل الوحدة مع bias = c و v = m و w = -1 نفس السطر مع ذلك bias = 7c و v = 7m و w = -7.

ماهى انواع التدريب فى شبكات الاصطناعية

هناك نوعين رئيسين supervised باستخدام معلم unsupervised بعدم استخدام معلم

Architecture of self-organizing maps:: Structure of neural network is a very crucial matter. Single neuron is a simple mechanism and it's not able to do much by itself. Only a compound of neurons makes complicated operations possible. Because of our little knowledge about actual rules of human's brain functioning many different architectures were created, which try to imitate the structure and behaviour of human's nervous system. Most often one-way, one-layer type of network architecture is used. It is determined by the fact that all neurons must participate in the rivalry with the same rights. Because of that each of them must have as many inputs as the whole system.

هندسة الخرائط ذاتية التنظيم :: هيكل الشبكة العصبية أمر بالغ الأهمية. تعتبر الخلية العصبية المفردة آلية بسيطة وهي غير قادرة على فعل الكثير بنفسها. مركب الخلايا العصبية فقط يجعل العمليات المعقدة ممكنة. بسبب معرفتنا القليلة بالقواعد الفعلية لعمل الدماغ البشري ، تم إنشاء العديد من البنى المختلفة ، والتي تحاول تقليد هيكل وسلوك الجهاز العصبي للإنسان. غالبًا ما يتم استخدام نوع بنية الشبكة أحادية الاتجاه. يتم تحديد ذلك من خلال حقيقة أن جميع الخلايا العصبية يجب أن تشارك في التنافس مع نفس الحقوق. بسبب ذلك ، يجب أن يحتوي كل منهم على العديد من المدخلات مثل النظام بأكمله.

Artificial neural network (ANN) architecture. ANNs consist of artificial neurons. Each artificial neuron has a processing node ('body') represented by circles in the figure as well as connections from ('dendrites') and connections to ('axons') other neurons which are represented as arrows in the figure. In a commonly used ANN architecture, the multilayer perceptron, the neurons are arranged in layers. An ordered set (a vector) of predictor variables is presented to the input layer. Each neuron of the input layer distributes its value to all of the neurons in the middle layer. Along each connection between input and middle neurons there is a connection weight so that the middle neuron receives the product of the value from the input neuron and the connection weight. Each neuron in the middle layer takes the sum of its weighted inputs and then applies a non-linear (usually logistic) function to the sum. The result of the function then becomes the output from that particular middle neuron. Each middle neuron is connected to the output neuron. Along each connection between a middle neuron and the output neuron there is a connection weight. In the final step, the output neuron takes the weighted sum of its inputs and applies the non-linear function to the weighted sum. The result of this function becomes the output for the entire ANN. More details are provided in the appendix.

هندسة الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN). ANNs تتكون من الخلايا العصبية الاصطناعية. يحتوي كل عصبون اصطناعي على عقدة معالجة ("جسم") ممثلة بدوائر في الشكل وكذلك وصلات من ("dendrites") ووصلات إلى (عصبونات) عصبونات أخرى يتم تمثيلها كأ سهم في الشكل. في هندسة ANN شائعة الاستخدام ، و perceptron متعدد الطبقات ، يتم ترتيب الخلايا العصبية في طبقات. يتم تقديم مجموعة مرتبة (متجهية) لمتغيرات التوقع إلى طبقة الإدخال. يقوم كل عصبون من طبقة المدخلات بتوزيع قيمته على جميع العصبونات في الطبقة الوسطى. على طول كل وصلة بين المدخل والخلايا العصبية الوسطى هناك وزن اتصال بحيث يتلقى العصبون الأوسط منتج القيمة من الخلايا العصبية المدخلة ووزن التوصيل. يأخذ كل عصبون في الطبقة الوسطى مجموع مدخلاته المرجحة ثم يطبق دالة غير خطية (عادة ما تكون لوجستية) على المجموع. ثم تصبح نتيجة الدالة ناتجة عن ذلك العصبون الأوسط المحدد. يتم توصيل كل خلية عصبية وسطية بالخلية العصبية للخرج. على طول كل اتصال بين الخلايا العصبية الوسطى والخلايا العصبية الإخراج هناك وزن الاتصال. في الخطوة الأخيرة ، يأخذ الخلايا العصبية الناتجة الكمية المرجحة من مدخلاتها وتطبق الدالة غير الخطية على المجموع المرجح. تصبح نتيجة هذه الوظيفة الإخراج لـ ANN بالكامل. يتم توفير المزيد من التفاصيل في الملحق.

وبعد كدا نتكلم على main feature

هو إنها back propagate للerror من خلال ال error derivative Sigmoidal function No loop no feedback

الطريقة الأولى لتحسين الشبكة

هو اختيار new weights and make updates to calculate the error لو الاوزان هتؤدى إلى تناقص ال error بالالى سوف يتم قبل ال proposal العرض

ماهو تعؤيف extended truth table

هو جدول بسيط يوضح طريقة التعامل مع 1 و0

ماهو ال annealing

هو جعل الmicroorder structure to order itself

المرحلة الاولى فى تعليم ال backpropagation neural network

هو حساب الnet function حساب الactivation function عمل feed forward من طبقة لاخرى

ماهى الوظيفة ألتى تكمن فيها تلك

هو عمل mapping بين المداخلات والمخرجات

One or two inputs To make our calculations easier we will for the time being restrict ourselves to looking at a single unit whose inputs are all binary and whose activation function is the threshold (T(<0,0,1)) given above, so that the outputs are also either 0 or 1. We call units with threshold activations threshold units. You may also see them called step units, as a step is another way of describing a threshold.

واحد أو اثنين من المدخلات لجعل حساباتنا أسهل ، سنقصر أنفسنا في الوقت الحالي على النظر إلى وحدة واحدة تكون مدخلاتها كلها ثنائية وتكون وظيفة التنشيط الخاصة بها هي العتبة (T (<0،0،1)) الواردة أعلاه ، لذلك أن المخرجات هي أيضا إما 0 أو 1. نطلق على الوحدات ذات وحدات عتبة تنشيط التنشيط. يمكنك أيضًا رؤيتهم يطلقون على وحدات الخطوة ، لأن الخطوة هي طريقة أخرى لوصف الحد الأدنى.

ماهو الفرق بين الشبكتين وهما MLFFNT &MLLFNS

واحدة بتستخدم ال THRESHOLD والتناية بتستخدم ال SIGMOID

هناك نوعين من Multilayered feed forward

واحدة تكون threshold والأخرى تكون sigmoid MLFFNT MLFFNS

تتم تسمية الحواف بوحدة البداية والنهاية الخاصة بها (إذا كانت تحتوي عليها) وكثيراً ما نستخدم نفس الترميز للحواف والأوزان المرتبطة بها.

وبالتالي فإن الحافة التي تنتقل من الوحدة u إلى الوحدة v سيكون لها وزن ثقيل.

Thus an edge going from unit u to unit v will have weight wuv. There is no significance placed upon the length of the edges and although we might later say that the diagram shows a unit, we must always remember that this is just a representation for humans!

وبالتالي فإن الحواف من وحدة u إلى الوحدة v سيكون لها وزن wuv. لا توجد أهمية على طول الحواف وعلى الرغم من أننا قد نقول في وقت لاحق أن الرسم البياني يظهر وحدة ، يجب أن نتذكر دائما أن هذا هو مجرد تمثيل للبشر!

Thus as a general rule of weight updates is the delta rule: New weight = old weight — Derivative Rate * learning rate The learning rate is introduced as a constant (usually very small), in order to force the weight to get updated very smoothly and slowly (to avoid big steps and chaotic behaviour).

وبالتالي كقاعدة عامة لتحديثات الوزن هي قاعدة دلتا: الوزن الجديد = الوزن القديم - معدل المشتق * معدل التعلم يتم تقديم معدل التعلم باعتباره ثابت (عادة صغيرة جدا) ، من أجل فرض الوزن للحصول على تحديث بسلاسة كبيرة و ببطء (لتجنب الخطوات الكبيرة والسلوك الفوضوي).

Similarly all units have successors and so no unit is solely an output. Instead we choose which units to monitor and these will be called outputs. Units whose outputs we ignore (except for propagation) can be thought of as hidden units. So the same unit could be both an input and an output.

وبالمثل ، فإن جميع الوحدات لها خلفاء ، وبالتالي لا توجد وحدة هي مجرد مخرجات. بدلاً من ذلك ، نختار الوحدات التي يجب مراقبتها وسيتم استدعاء هذه المخرجات. يمكن اعتبار الوحدات التي نتجاهل مخرجاتها (باستثناء الانتشار) وحدات مخفية. لذلك يمكن أن تكون نفس الوحدة مدخلات ومخرجات.

And since we know that the error is currently at 30 units, by extrapolating the rate, in order to reduce the error to 0, we need to reduce the weights by 0.5 units. However, for real-life problems we shouldn't update the weights with such big steps. Since there are lot of non-linearities, any big change in weights will lead to a chaotic behaviour. We should not forget that the derivative is only local at the point where we are calculating the derivative.

وبما أننا نعلم أن الخطأ يقع حاليًا عند 30 وحدة ، من خلال استقراء المعدل ، من أجل تقليل الخطأ إلى 0 ، نحتاج إلى تقليل الأوزان بمقدار 0.5 وحدة. ومع ذلك ، بالنسبة لمشكلات الحياة الواقعية ، لا ينبغي لنا تحديث الأوزان باستخدام هذه الخطوات الكبيرة. بما أن هناك الكثير من عدم الخطية ، فإن أي تغيير كبير في الأوزان سيؤدي إلى سلوك فوضوي. يجب ألا ننسى أن المشتقات محلية فقط عند النقطة التي نقوم فيها بحساب المشتق.

اى شبكة تتركب من

وحدات الحوسبة وترابطها units and weights connected them to each others

Units with binary inputs and step activation

وحدات مع مدخلات ثنائية وتفعيل الخطوة

A unit as a line in the plane

وحدة كخط في المستوى

The most intuitive loss function is simply loss = (Desired output — actual output). However this loss function returns positive values when the network undershoot (prediction < desired output), and negative values when the network overshoot (prediction > desired output). If we want the loss function to reflect an absolute error on the performance regardless if it's overshooting or undershooting we can define it as: loss = Absolute value of (desired — actual ).

وظيفة الخسارة الأكثر بديهية هي ببساطة خسارة = (الإخراج المرغوب - الإخراج الفعلي). ومع ذلك ، ترجع هذه الدالة المفقودة القيم الإيجابية عندما تنقطع الشبكة عن الحد (التنبؤ <الإخراج المرغوب) ، والقيم السالبة عند تجاوز الشبكة (التنبؤ بالمخرجات المرغوبة). إذا أردنا أن تعكس وظيفة الخسارة خطأً مطلقًا في الأداء بغض النظر عما إذا كان تجاوزه أو تجاوزه ، فيمكننا تعريفه على أنه: الخسارة = القيمة المطلقة (المرغوب - الفعلي).

As the name 'neural network' implies, we are studying the potential of networks of neurons - so a good place to start might be with an idea of what 'a neuron' might be. We do, however choose to use the term unit rather than neuron.

وكما يشير اسم "الشبكة العصبية" ، فإننا ندرس إمكانات شبكات العصبونات - لذا قد يكون مكانًا جيدًا للبدء به فكرة عن "العصبون". ولكننا نختار استخدام مصطلح الوحدة بدلاً من الخلايا العصبية.

However, several situations can lead to the same total sum of errors: for instance, lot of small errors or few big errors can sum up exactly to the same total amount of error. Since we would like the prediction to work under any situation, it is more preferable to have a distribution of lot of small errors, rather than a few big ones.

ومع ذلك ، يمكن أن تؤدي العديد من المواقف إلى نفس مجموع الأخطاء: على سبيل المثال ، يمكن للكثير من الأخطاء الصغيرة أو بعض الأخطاء الكبيرة أن تلخص بالضبط نفس إجمالي مقدار الخطأ. وبما أننا نرغب في أن يعمل التوقع تحت أي موقف ، فمن الأفضل أن يكون هناك توزيع للكثير من الأخطاء الصغيرة ، وليس عددًا كبيرًا من الأخطاء الكبيرة.

That is if the value of net is less than zero the activation is 0 otherwise the activation is 1. This is called a threshold function and the unit a 'threshold unit' because of this. This notation for threshold relates to the way that it would be implemented in Excel, for example. Note that T(<0,0,1) is the same as T(≥0, 1, 0) but the former is often easier to write in a wordprocessor)

وهذا إذا كانت قيمة الشبكة أقل من الصفر ، يكون التنشيط 0 ، وإلا يكون التنشيط هو 1. وتسمى هذه الدالة وظيفة الحد الأدنى والوحدة "وحدة العتبة" بسبب ذلك. يتعلق هذا الترميز للعتبة بالطريقة التي سيتم تنفيذها في Excel ، على سبيل المثال. لاحظ أن T (<0،0،1) هي نفسها T (≥0، 1، 0) ولكن غالباً ما تكون الكتابة أسهل في المعالج البرمجي (wordprocessor)

هناك العديد من الامثلة التى تحتوى على مدى استخدام المدخلات والمخرجات

وهذة الامثلة هى الامثلة التى يتم استخدمها مثل and , or functions

Strategy تغيير الاوزان تعتمد على أنة يمكن تغيير الاوزان كلها

وهنا تعتمد أنة يوجد مجموعة من الأوزان ألتى ستجعل الe تقترب من الصفر

هناك مثال على calculation in kohonen layer

وهنا لآبد إن نعلم إن هناك أوطان وإن هناك Vector وبعد كدة بنعمل update weight للوحدة أللى بيحصل ليها Firing

يمكن حعل الشبكة عند الاطلاق ب 1 باستخدام inclusiveor

وهنا يتم عمل واستخاد w=1 , bias =-1 ويكون على الاقل احد المخلات يساوى 1

2. لنموذج الذكاء البشري / الحيوان

وهناك سبب آخر متساوٍ في الأهمية وهو محاولة لفهم أفضل للطرق التي قد ينشأ بها السلوك الذكي للبشر من وجهة نظر معالجة - قد يطلق عليها "مبررات عالم النفس". أظهر تورينج اهتمامه بهذه الدراسة - ربما كوسيلة لإعلام المحاولات في 1. أعلاه. إن فهم هذه العملية قد يسمح لنا بمساعدة البشر الذين يعانون من صعوبات وقد يعيدنا أيضًا إلى الهدف 1. أعلاه.

ماهى طريقة التعلم بطريقة backpropagation

وهى الطريقة ألتى يتم استخدام backpropagation backward Error derivatives وهى معالحة الاخطاء

خاصية الانقسام النصفى

وهى خاصية الانقسام النصفى للمجموعات فلو هناك مجموعتيتن يسمان x,y يتم تقسيمهم الى نصفين بحيث ان احدهما تكون مرضية لنظام والمجموعة الاخرى مرضية للنظام الاخر

نقدر نمثل الbehavior للشبكة بواسطة استخدام ال truth table

ويتكون ال truthtable rows=2^n=8 columns=n(n+1)-n=3(4)-3=9

Two sets A and B of points in an n-dimensional space are called absolutely linearly separable if n 1 real numbers w1, . . ., wn 1 exist such that every point (x1, x2, . . . , xn) ∈ A satisfies Pn i=1 wixi > wn 1 and every point (x1, x2, . . . , xn) ∈ B satisfies Pn i=1 wixi < wn 1 If a perceptron with threshold zero can linearly separate two finite sets of input vectors, then only a small adjustment to its weights is needed to obtain an absolute linear separation. This is a direct corollary of the following proposition

ويطلق على مجموعتين A و B من النقاط في فضاء n-dimensly انفصال خطي تمامًا إذا كانت n1 عدد حقيقي w1 ،. . .، wn 1 موجودة بحيث أن كل نقطة (x1، x2،...، xn) ∈ A يرضي Pn i = 1 wixi> wn 1 وكل نقطة (x1، x2،...، xn) ∈ B يرضي Pn i = 1 wixi <wn 1 إذا كان المستقبِل ذو العتبة صفر يمكن أن يفصل خطيّتين محددين من نواقل المدخلات خطيا ، فإن هناك حاجة إلى تعديل بسيط لأوزانه فقط للحصول على فصل خطي مطلق. هذه نتيجة طبيعية مباشرة للاقتراح التالي

Two sets of points A and B in an n-dimensional space are called linearly separable if n 1 real numbers w1, . . . , wn 1 exist, such that every point (x1, x2, . . . , xn) ∈ A satisfies Pn i=1 wixi ≥ wn 1 and every point (x1, x2, . . ., xn) ∈ B satisfies Pn i=1 wixi < wn 1

ويطلق على مجموعتين من النقطتين A و B في فضاء n-dimensional انفصالاً خطيًّا إذا كانت n1 عدد حقيقي w1 ،. . . ، wn 1 موجودة ، بحيث أن كل نقطة (x1 ، x2 ،... ، xn) ∈ A يرضي Pn i = 1 wixi ≥ wn 1 وكل نقطة (x1 ، x2 ،... ، xn) ∈ B يرضي Pn i = 1 wixi <wn 1

لو عندنا زوج من المدخلات والمخرجات

ويكون نريد أن المدخلات I تخرج المخرجات v

In this guide we use a special notation for inputs. Instead of following most authors and labelling them input0 , input1 , ... etc. or something similar, we believe that it is clearer if we use ?a, ?b, etc. for the first, second etc... inputs. However, following other authors we might sometimes use x1 , x2 ... or even something else if this makes things clearer

ي هذا الدليل ، نستخدم تدوينًا خاصًا للمدخلات. فبدلاً من اتباع معظم المؤلفين ووضع العلامات على المدخلات 0 أو المدخلات 1 أو ... إلخ أو ما شابه ذلك ، فإننا نعتقد أنه من الواضح إذا استخدمنا؟ أ ، ب ، إلخ. بالنسبة إلى المدخلات الأولى والثانية إلخ .... ومع ذلك ، بعد مؤلفين آخرين ، قد نستخدم أحيانًا x1 أو x2 ... أو حتى شيء آخر إذا كان هذا يجعل الأمور أكثر وضوحًا.

The second calculation takes netu (which is Σu in this case) and produces a value for the activation au of the unit. One of the simplest activation functions is the step or threshold function: A(Σu ) = [if Σu ≥ 0 then 1 else 0] When the activation function is of this form we write A(Σ) = T(<0,0,1) which stands for: au = If net < 0 then 0 else 1

يأخذ الحساب الثاني netu (وهو Σu في هذه الحالة) وينتج قيمة لـ au التنشيط للوحدة. واحدة من أبسط وظائف التنشيط هي وظيفة الخطوة أو العتبة: A ()u) = [if Σu ≥ 0 then 1 else 0] عندما تكون وظيفة التنشيط من هذا النموذج نكتب A (Σ) = T (<0،0 ، 1) التي تعني: au = إذا كان net <0 ثم 0 else 1

التدريب يؤدى إلى

يؤدى إلى تقسيم المجموعات إلى classes s وهى ألتى تتوزع عليها الdata

طريقة اختيار الweightx فى ال kohonen layer

يتم اختيار ال أوزان عشوائيا Random choose of weights

ماهو دخل الاوزان فى طريقة التعلم بواسطة ال perceptron

يتم استخادم الاوزان فى التعديل لهذة لاوزان يتم التعديل عليها حتى يمكن فصل الجزئين الرئيسين الى نصفين متماثلين

هناك سؤال يتطلب كيفية عمل ال truth table وكمان كيفية عمل ال or function من خلال ال truth table علشان تجى نتيجة

يتم التحدث على إن truth table بيعمل evaluation ونرسم ال or truth table وهكذا

ماهى الطريقة ألتى يتم بها تدريب ال kohonen layer

يتم تجيبها بواسطة الcompetitive learning

Updating a neuron is as follows... The value of the input xixi is determined and the weighted sum of all inputs is calculated. ∑iwix

يتم تحديث الخلايا العصبية على النحو التالي ... يتم تحديد قيمة المدخل xixi ويتم احتساب المبلغ المرجح لجميع المدخلات. Σiwixi

The first N columns are labelled 1... N to represent the current state of the corresponding unit. The next N columns are also labelled 1... N to represent the state of the corresponding unit if it should fire. Note that we do not need to record any changes to non-firing units as they cannot change. Such a table is called a state table. For convenience we often write the columns from N down to 1 so that the rows appear as binary numbers from 0 to 2N. In our treatment below we have added extra columns, such as 'state number' that help us to navigate the table

يتم تسمية الأعمدة N الأولى 1 ... N لتمثيل الحالة الحالية للوحدة المقابلة. يتم تمييز الأعمدة N التالية أيضًا 1 ... N لتمثيل حالة الوحدة المقابلة إذا كان يجب إطلاقها. لاحظ أننا لسنا بحاجة إلى تسجيل أي تغييرات على الوحدات غير العاملة حيث لا يمكن تغييرها. مثل هذا الجدول يسمى جدول الحالة. للراحة نكتب غالبًا الأعمدة من N إلى 1 حتى تظهر الصفوف كأرقام ثنائية من 0 إلى 2N. في معالجتنا أدناه ، قمنا بإضافة أعمدة إضافية ، مثل "رقم الحالة" الذي يساعدنا على التنقل في الجدول

Edges are named by their start and end unit (if they have them) and we often use the same notation for edges and their associated weights

يتم تسمية الحواف من خلال وحدة البداية والنهاية (إذا كانت تحتوي عليها) وكثيراً ما نستخدم نفس الترميز للحواف والأوزان المرتبطة بها

neuron are either activated oe not activated not medium

يتم تنشيط الخلايا العصبية أو أنها ليست كذلك: لا توجد عمليات تنشيط جزئية.

neural networks are activated by threshod when reached it activate them

يتم تنشيط الخلايا العصبية الطبيعية ، وتوليد إشارة كهربائية ، إذا كان التحفيز المتلقى أعلى من عتبة معينة. ويشار إلى ذلك أحيانًا باسم "إطلاق" العصبون

كيف يمكننا رسم جدول الحقيقة لمجموعة من المدخلات والمخرجات

يتم ذلك بواسطة الجداول وييتم بواسطة المدخل x والمخل Y ونعطى قيمى لل net وبعد ذلك قيمة لل activation

The output state is set to +1 if the weighted input sum is larger or equal to 0, and it is set to -1 if the sum is smaller than 0. It retains this output, until its updated again. basically the formula is o={1:∑iwixi≥0−1:∑iwixi<0}

يتم ضبط حالة المخرجات على +1 إذا كان مجموع المدخلات الموزونة أكبر أو يساوي 0 ، وتم تعيينه على -1 إذا كان المجموع أصغر من 0. ويحتفظ بهذا الإخراج ، حتى يتم تحديثه مرة أخرى. في الأساس الصيغة هي o = {1: ∑iwixi≥0−1: ∑iwixi <0}

ثالثا فى عملية التدريب بواسطة ال kohonen layer

يتم عمل normalization لذة الclasses

لجعل النتائج تكون أكثر واقعية يتم عمل normalization

يتم عمل ال normalization بواسطة تقسيم القيمة على الطول

The output computed by the network is observed and the deviation from the expected answer is measured. The weights are corrected according to the magnitude of the error in the way defined by the learning algorithm. This kind of learning is also called learning with a teacher, since a control process knows the correct answer for the set of selected input vectors.

يتم ملاحظة الإخراج المحسوب بواسطة الشبكة ويتم قياس الانحراف عن الإجابة المتوقعة. يتم تصحيح الأوزان وفقا لحجم الخطأ في الطريقة التي تحددها خوارزمية التعلم. ويعرف هذا النوع من التعلم أيضًا بالتعلم مع المعلم ، لأن عملية التحكم تعرف الإجابة الصحيحة لمجموعة متجهات الإدخال المحددة.

كيف يتم ال linear seperabibility

يتم من خلال ان هناك مجموعة ويتم تقسيمها كلاتى احد المجموعات يكون مجموع حاصل ضرب جميع الاوزان فى المدخلات اقل من threshold ولاخرى تكون اكبر من ال threshold

The output of the first layer is transported by bidirectional edges to the second layer of units, which then return the result of their computation back to the first layer using the same edges. As in the case of associative memory models, we can ask whether the network achieves a stable state in which the information being sent back and forth does not change after a few iterations [258]. Such a network (shown in Figure 13.1) is known as a resonance network or bidirectional associative memory (BAM). The activation function of the units is the sign function and information is coded using bipolar values

يتم نقل إخراج الطبقة الأولى عن طريق الحواف ثنائية الاتجاه إلى الطبقة الثانية من الوحدات ، والتي تقوم بعد ذلك بإرجاع نتيجة حسابها إلى الطبقة الأولى باستخدام نفس الحواف. كما هو الحال في نماذج الذاكرة الترابطية ، يمكننا أن نسأل ما إذا كانت الشبكة حققت حالة مستقرة لا تتغير فيها المعلومات المرسلة ذهابًا وإيابًا بعد تكرار بسيط [258]. تعرف هذه الشبكة (الموضحة في الشكل 13.1) باسم شبكة الرنين أو الذاكرة الترابطية ثنائية الاتجاه (BAM). وظيفة تفعيل الوحدات هي وظيفة الإشارة ويتم ترميز المعلومات باستخدام القيم ثنائية القطب

على ماذا يعتمد الdeep learning

يتناول التعلم العميق تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات ، وتسمى أيضًا الشبكات العصبية العميقة. Multilayered

لماذا يمثل ال scale importance in neural network kohonen

يحدد هذا العدد من الخلايا العصبية المقياس أو التفاصيل الخاصة بالنموذج الناتج. يؤثر اختيار النطاق على دقة وإمكانية تعميم النموذج. أنا

Rojas 7.1.1 gives us an expression for this correction which, for a single output unit in our notation is: ε = (t - a)a(1 - a) the error on output Δwh = ηε ah the change of weight from hidden unit h εh = ε ah (1 - ah )wh the error for a hidden unit h Δwih = ηεh xi the change of weight from input i to hidden unit h Note that you will see lots of different looking formulae in the literature - you need to get used to this as no standard is yet agre

يعطينا Rojas 7.1.1 تعبيرًا عن هذا التصحيح ، بالنسبة لوحدة إخراج واحدة في تدويننا هو: ε = (t - a) a (1 - a) الخطأ على الناتج Δwh = ηε ah تغير الوزن من المخفية وحدة h =h = ε ah (1 - ah) wh الخطأ لوحدة مخفية h Δwih = ηεh xi تغير الوزن من الإدخال i إلى الوحدة المخفية h لاحظ أنك ستشاهد الكثير من الصيغ المختلفة في الأدبيات - تحتاج لتعتاد على هذا لأنه لم يتم الاتفاق على أي معيار

ماهو معنى stochastic

يعني "تحديد عشوائي" ، وفي هذه الحالة ، تتم تهيئة المعاملات التي تعدل المدخلات بشكل عشوائي.)

يمكن رسم خط يفصل بين الجزئين فى المنتصف وبالتالى يسمى الخط الذى فصل المنتصف الى نصفين

يقسم المنتصف الى جزئين

فى ال perceptron

يلزم تعديل بسيط فى لاوزان لكى يتم عمل تلك الانقسام النصفى

ماذا يمثل الactivation فى الوظيفة sigmoid

يمثل مجموع حاصل ضرب جميع المداخلات فى جميع الاوزان

ماذا يمثل ال perceptron

يمثل وحدة واحدة من الشبكة الاصطناعية

يمكن أيضا أن نحدد مقدار التغير فى الوزن لكل وزن أو حجم التغير

يمكن إن نقبل الpropsed change حتى لو أحدث هذا زيادة فى الE

vector can be used for weight correction. In learning with error correction, the magnitude of the error, together with the input vector, determines the magnitude of the corrections to the weights, and in many cases we try to eliminate the error in a single correction step.

يمكن استخدام ناقلات لتصحيح الوزن. في التعلم مع تصحيح الخطأ ، يحدد حجم الخطأ ، مع متجه الإدخال ، حجم التصحيحات للأوزان ، وفي العديد من الحالات نحاول إزالة الخطأ في خطوة تصحيح واحدة.

Any complex system can be abstracted in a simple way, or at least dissected to its basic abstract components. Complexity arises by the accumulation of several simple layers. The goal of this post, is to explain how neural networks work with the most simple abstraction. We will try to reduce the machine learning mechanism in NN to its basic abstract components. Unlike other posts that explain neural networks, we will try to use the least possible amount of mathematical equations and programming code, and focus only on the abstract concepts.

يمكن استخلاص أي نظام معقد بطريقة بسيطة ، أو على الأقل تشريحه إلى مكوناته الأساسية المجردة. ينشأ التعقيد عن طريق تراكم عدة طبقات بسيطة. الهدف من هذا المنشور هو شرح كيفية عمل الشبكات العصبية مع أبسط التجريد. سنحاول تقليل آلية التعلم الآلي في NN إلى مكوناتها الأساسية المجردة. خلافا لغيرها من الوظائف التي تشرح الشبكات العصبية ، سنحاول استخدام أقل قدر ممكن من المعادلات الرياضية ورمز البرمجة ، والتركيز فقط على المفاهيم المجردة.

The stages of the SOM algorithm can be summarised as follows: 1. Initialization - Choose random values for the initial weight vectors wj . 2. Sampling - Draw a sample training input vector x from the input space. 3. Matching - Find the winning neuron I(x) with weight vector closest to input vector. 4. Updating - Apply the weight update equation ∆wji = η t Tj I t xi − wji ( ) ( ) ( ) , (x) . 5. Continuation - keep returning to step 2 until the feature map stops changing

يمكن تلخيص مراحل خوارزمية SOM على النحو التالي: 1. التهيئة - اختيار قيم عشوائية لمتجهات الوزن الأولية wj. 2. أخذ العينات - رسم عينة ناقلات مدخلات التدريب × من مساحة الإدخال. 3. المطابقة - البحث عن الخلايا العصبية الفائزة I (x) مع ناقل الوزن الأقرب إلى ناقل الإدخال. 4. التحديث - تطبيق معادلة تحديث الوزن ∆wji = η t Tj I t xi - wji () () () و (x). 5. استمرار - استمر في العودة إلى الخطوة 2 حتى تتوقف خريطة الميزات عن التغيير

Most learning algorithms can be stated more concisely by transforming thresholds into biases. The input vector (x1, x2, . . ., xn) must be extended with an additional 1 and the resulting (n 1)-dimensional vector (x1, x2, . . ., xn, 1) is called the extended input vector. The extended weight vector associated with this perceptron is (w1, . . . , wn, wn 1), whereby wn 1 = −θ.

يمكن ذكر معظم خوارزميات التعلم بإيجاز عن طريق تحويل الحدود إلى تحيزات. يجب أن يتم تمديد متجه الإدخال (x1 ، x2 ،... ، xn) مع 1 إضافي ويسمى المتجه (n 1) -dimensional (x1 ، x2 ،... ، xn ، 1) متجه الإدخال الممتد . متجه الوزن الممتد المرتبط بهذا المستشعر هو (w1،...، wn، wn 1) ، حيث wn 1 = −θ.

How we can see boltzmann machine

يمكن رؤية ماكينات بولتزمان باعتبارها النظير العشوائي الاستنباطي لشبكات هوبفيلد. كانت واحدة من أولى الشبكات العصبية القادرة على تعلم التمثيلات الداخلية ، [التوضيح مطلوب] ، وتكون قادرة على تمثيل و (إعطاء الوقت الكافي) حل المشاكل التوافقية الصعب.

كيف يمكن جمع المدخلات ومقرنتها ب طريقة او threshold

يمكن عمل المخلات ومقارنتها بواسطة استخدام net = bias + w sum ?N

هل يمكن تجربة ال 0101 لتكون المخرجات لديها 1

يمكن فعل ذلك وذلك بواسطة تجربة جميع المدخلات من 0000 الى ستجد ان الوحيدة القادرة على اخراج المخرجات بصورة 1 هى 01010 1111

You can see that just by adjusting the weights (including the bias) we can design a number of useful units. In fact we know from Boolean algebra that by combining a number of NAND gates (e. above) we can make any Boolean function that we want.

يمكنك أن ترى أنه بمجرد ضبط الأوزان (بما في ذلك التحيز) يمكننا تصميم عدد من الوحدات المفيدة. في الواقع ، نحن نعرف من الجبر البوليني أنه من خلال الجمع بين عدد من بوابات NAND (e. أعلاه) يمكننا تقديم أي وظيفة منطقية نريدها.

Supervised learning is further divided into methods which use reinforcement or error correction. Reinforcement learning is used when after each presentation of an input-output example we only know whether the network produces the desired result or not.

ينقسم التعلم الخاضع لمزيد من الإشراف إلى طرق تستخدم التعزيز أو تصحيح الخطأ. يتم استخدام تعلم التعزيز بعد كل عرض تقديمي لمثال المدخلات والمخرجات ، ونحن نعرف فقط ما إذا كانت الشبكة تنتج النتيجة المرجوة أم لا.

The main table in Figure 9.1 shows the results of calculations on a threeunit Hopfield network whose weights are given in the table. Note that we put the bias weights as the first row and column of our weights table, the boxed table at the bottom left. The first column of the results is labelled 'state' as it represents the number of the current state if the unit's states are taken as binary numbers but with the units taken in reverse order. That is, unit 1 is the least significant bit of the state number.

يُظهر الجدول الرئيسي في الشكل 9.1 نتائج العمليات الحسابية على شبكة هوففيلد ثلاثية الوحدات التي ترد أوزانها في الجدول. لاحظ أننا نضع أوزان التحيز كصف وعمود أول من جدول الأوزان لدينا ، وهو الجدول المعبأ في أسفل اليسار. يتم تسمية العمود الأول من النتائج بـ "الحالة" لأنه يمثل رقم الحالة الحالية إذا تم اعتبار حالات الوحدة كأرقام ثنائية ولكن مع أخذ الوحدات بترتيب عكسي. أي أن الوحدة 1 هي أقل جزء من رقم الولاية.