تفاوت بین شبکه‌ های عصبی Feed-Forward و شبکه‌های عصبی Recurrent

تفاوت بین شبکه‌ های عصبی پیش‌خور (Feed-Forward Neural Networks) و شبکه‌ های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)

پیش‌نیازها: شبکه‌ های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن‌ها

شبکه‌ های عصبی، سیستم‌های مصنوعی هستند که با الهام از شبکه‌ های عصبی بیولوژیکی ساخته شده‌اند. این سیستم‌ها بدون نیاز به قوانین خاص هر کار، با قرار گرفتن در معرض مجموعه‌داده‌ها و مثال‌های مختلف، یاد می‌گیرند که وظایف را انجام دهند. در این مقاله، به بررسی تفاوت بین شبکه‌ های عصبی پیش‌خور و شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌پردازیم.

شبکه‌های عصبی (Neural Networks) از جمله قدرتمندترین ابزارهای یادگیری ماشین در هوش مصنوعی مدرن هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند. این شبکه‌ها از لایه‌هایی از نودهای متصل (connected nodes) یا “نورون‌ها” تشکیل شده‌اند که به صورت سلسله‌مراتبی داده‌ها را پردازش می‌کنند. هر نورون ورودی‌ها را دریافت کرده، محاسباتی را انجام می‌دهد و خروجی را به نورون‌های بعدی ارسال می‌کند.

ساختار و عملکرد

یک شبکه عصبی ساده معمولاً شامل سه نوع لایه است:

1. لایه ورودی (Input Layer): داده‌های اولیه به این لایه وارد می‌شوند.
2. یک یا چند لایه پنهان (Hidden Layers): این لایه‌ها جایی هستند که محاسبات پیچیده انجام می‌شود و الگوهای درون داده‌ها شناسایی می‌شوند.
3. لایه خروجی (Output Layer): نتایج نهایی پردازش، مانند یک پیش‌بینی یا طبقه‌بندی، از این لایه خارج می‌شود.

ارتباط بین نورون‌ها از طریق وزن‌ها (weights) صورت می‌گیرد که اهمیت هر ورودی را تعیین می‌کنند. این وزن‌ها و بایاس‌ها (biases) در طول فرآیند آموزش (training) تنظیم می‌شوند.

فرآیند آموزش

شبکه‌ های عصبی از طریق فرآیندی به نام پس‌انتشار (Backpropagation) آموزش می‌بینند. در این فرآیند، شبکه پیش‌بینی‌هایی را انجام می‌دهد، خطای آن پیش‌بینی‌ها محاسبه می‌شود، و سپس این خطا به صورت معکوس در شبکه منتشر می‌شود تا وزن‌ها و بایاس‌ها به گونه‌ای تنظیم شوند که خطا در آینده کاهش یابد. این فرآیند به صورت تکراری بر روی مجموعه‌های داده بزرگ اجرا می‌شود تا شبکه بتواند الگوهای پیچیده را یاد بگیرد.

کاربردها

شبکه‌های عصبی کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف دارند، از جمله:

• بینایی کامپیوتر (Computer Vision): تشخیص چهره، شناسایی اشیاء و تحلیل تصاویر.
• پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP): ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و تولید متن.
• سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems): پیشنهاد محصولات یا محتوا به کاربران.
• پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting): پیش‌بینی قیمت سهام یا آب و هوا.

با پیشرفت‌های اخیر در قدرت محاسباتی و دسترسی به داده‌های بزرگ، شبکه‌های عصبی به ابزاری کلیدی در حل مسائل پیچیده هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند.

شبکه‌ های عصبی پیش‌خور (Feed-Forward Neural Networks)

شبکه عصبی پیش‌خور یکی از اساسی‌ترین شبکه‌ های عصبی مصنوعی است. در این شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، داده‌ها یا ورودی‌های ارائه شده در یک جهت واحد حرکت می‌کنند. این داده‌ها از طریق لایه ورودی وارد ANN شده و از طریق لایه خروجی خارج می‌شوند، در حالی که لایه‌های پنهان ممکن است وجود داشته باشند یا نداشته باشند. بنابراین، شبکه عصبی پیش‌خور فقط یک موج پیش‌رونده دارد و معمولاً پس‌انتشار (Backpropagation) ندارد.

شبکه‌ های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)

شبکه عصبی بازگشتی خروجی یک لایه را ذخیره می‌کند و این خروجی را دوباره به ورودی بازمی‌گرداند تا پیش‌بینی خروجی لایه را بهبود بخشد. لایه اول در RNN کاملاً شبیه به شبکه عصبی پیش‌خور است و شبکه عصبی بازگشتی پس از محاسبه خروجی لایه اول آغاز می‌شود. پس از این لایه، هر واحد مقداری اطلاعات را از مرحله قبلی به خاطر می‌سپارد تا بتواند به عنوان یک سلول حافظه در انجام محاسبات عمل کند.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

مقایسه شبکه‌های عصبی پیش‌خور و شبکه‌های عصبی بازگشتی

جدول زیر یک مقایسه سریع بین شبکه‌های عصبی پیش‌خور و شبکه‌های عصبی بازگشتی ارائه می‌دهد: