أنواع الشبكات العصبية الصناعية

[*cpu* 0]

السلام عليكــم ورحمـة الله وبركاتــه ،،

اخواني اتمنى تساعدوني بخصوص انواع الشبكات العصبية

و لقيت هالكلام لكن ياليت تشروحنه لي بتوسع و ليش قلنا عن النوع الاول ستاتيك و النوع الثاني ديناميك

<H3 align=left>4.1 Feed-forward networks</H3>

Feed-forward ANNs (figure 1) allow signals to travel one way only; from input to output. There is no feedback (loops) i.e. the output of any layer does not affect that same layer. Feed-forward ANNs tend to be straight forward networks that associate inputs with outputs. They are extensively used in pattern recognition. This type of organisation is also referred to as bottom-up or top-down.

<H3 align=left>4.2 Feedback networks</H3>

Feedback networks (figure 1) can have signals travelling in both directions by introducing loops in the network. Feedback networks are very powerful and can get extremely complicated. Feedback networks are dynamic; their 'state' is changing continuously until they reach an equilibrium point. They remain at the equilibrium point until the input changes and a new equilibrium needs to be found. Feedback architectures are also referred to as interactive or recurrent, although the latter term is often used to denote feedback connections in single-layer organisations.

بانتظاركم اليوم بارك الله فيكم

[Guest hassan_82]

اخي الله يحفضك الشرح موجود في النص اللي ارفقته , كان يجب عليك التمعن فقط ,على كل حال .

النوع الاول كما هو موجود يحتوي على طبقتين مدخلات ومخرجات , وفي هذه الحاله فتكون المدخلات مرتبطه في المخرجات يعني بمعنى اخر الاشاره , او بمعنى اخر المؤثرات تنتقل من المدخلات وتنتج المخرجات بدون اي عمليه ارتداديه اي بدون اي عمليه دورانيه ولذالك سمية بالتغذيه الاماميه ( اذا هي ليست راجعه ), والمقصود بالاماميه اي من( الحدث الى الهدف) .

لنجعل الامر موضح لك اكثر بالرسم تابع ,تلاحظ من الرسم الاسهم من المدخلات باتجاه المخرجات ولا يوجد هنالك سهم من المخرجات الى المدخلات اذا نستنتج انه المخرجات لا تؤثر في المدخلات بالتالي فهي يا عزيزي ستاتيك .

طبعا لمعلومك نحن ليس لدينا فقط مدخلات ومخرجات بل يوجد طبقه خفيه تتم بها عمليات على القيم المدخله وتنتقل هذا الناتج الى المخرجات

اخي لاحظ الرسم التالي يمثل معمارمية الشبكه العصبونيه او البنيه الاساسيه لها

هل فهمت ماذا قصدت بالطبقه الخفيه تلاحظها في الرسم السابق

____________________________

طيب للننتقل الى الفرع الثاني صراحتا لن اشرحه لانك تستطيع ان تلاحظ الفرق انا اسف اذا قصرت ولكن اريد منك يا اخي فقط ان تستنج وانتظر منك في الرد القادم ان توضح ماذا يقصد في الفرع الثاني من السؤال

طيعا مجرد ملاحظه :-في الحاله الثانيه قد يكون او لا يكون هنالك طيقات خفيه وفي الصوره التاليه ارفقت طبقات خفيه (تلك الطبقات التي يتم بها جساب العمليات )

_____________________________-

لاحظ الصوره المرفقه عن النوبه القلبيه عافانا واياكم الله وتمعن مافائده او احدى تطبيقات الشبكات العصبونيه.

لدينا قاعدة بيانات تحتوي على هذه المعلومات

قاعدة البيانات التي تحتوي على بيانات لمعلومات عن اشخاص تم اجراء المشاهده عليهم ومن بعد ذالك جمعت هذه العينه من البيانات

كما تلاحظوا بعض الاشخاص مصابين وغيرهم غير مصابين بناءا على الاعراض التي جمعت من العينه حسب التشخيص ومثلت في قاعدة البيانات , في اخر صف او ما اسميته بيانات جديده هنالك شخص قمنا بتشخيص الاعراض لديه حسب خصائص كل عمود ونريد الان ان نتاكد هل هو مصاب او غير مصاب وما هي نسبة اصابته فكيف نستطيع معرفة ذالك : لذالك تستخدم الشبكات العصبيه لتحقيق التخمين والاستنتاج

انظرو الرسم المرفق

______________________________________

تحياتي وبالتوفيق

[*cpu* 0]

جزاك المولى بجناته

و شكرا لك نعم مابحثت عنه واضح لكن احببت ان يشرح لي بالتفصيل

و بارك الله فيك على مثالك الواضح

[eng1_romy 0]

شكرا لك hassan على الشرح الرائع

[المشتاقة للرحمن 0]

شرح جيد و المثال ممتاز يقرب فهم الصورة

ولكن يطبق اي النوعين من الشبكات العصبية؟؟هل هيFeedback networks?

واتمنى معرفة ماذا يحدث في الطبقة الخفية؟؟هل تعتمد على حسب تصمصمي للربوت و ما الذي احتاجه من معالجه داخله؟؟

هلا افدتموني بمرجع عربي يوضح انواع الشبكات العصبية؟

تم تعديل 6 Dec 2009 بواسطه المشتاقة للرحمن

[Guest hassan_82]

اختي المشتاقه للرحمن يوجد مشاركات تشرح الشبكات العصبونيه وهذا منها http://www.arabteam2000-forum.com/index.php?showtopic=189334

.. وسوف نكمل فيما بعد ان شاء الله

بالتوفيق