بعد حساب القيم، ما الذي تقوم الشبكات العصبية غالبًا بتعيينه لهذه القيم ويؤثر على النتيجة النهائية؟
إجابة الطالب المختصرة من خلال موقع بوابة الإجابات هي
: 3. (التنشيط)
بعد حساب القيم في كل طبقة، تقوم الشبكات العصبية غالبًا بتعيين **دالة تنشيط** لهذه القيم. دالة التنشيط هذه هي ما يؤثر بشكل كبير على النتيجة النهائية.
**شرح تفصيلي:**
1. **حساب القيم (المجموع المرجح والتحيز):** في كل خلية عصبية (neuron) في الشبكة، يتم حساب قيمة أولية. هذه القيمة هي في الأساس مجموع مدخلات الخلية مضروبة في أوزانها (weights)، بالإضافة إلى قيمة التحيز (bias).
2. **دالة التنشيط:** يتم تمرير هذه القيمة المحسوبة عبر دالة تنشيط. دالة التنشيط هي دالة رياضية بسيطة غير خطية غالبًا، وتطبق على القيمة المحسوبة لتحديد ما إذا كانت الخلية العصبية "تنشط" أم لا.
3. **تأثير دالة التنشيط على النتيجة النهائية:**
* **إدخال اللاخطية:** أهم وظيفة لدالة التنشيط هي إدخال اللاخطية (non-linearity) إلى الشبكة. بدون دوال التنشيط، ستكون الشبكة العصبية مجرد نموذج خطي، وبالتالي لن تكون قادرة على تعلم العلاقات المعقدة الموجودة في البيانات.
* **تحديد نطاق القيم:** تحدد دوال التنشيط نطاق القيم التي يمكن أن تنتجها الخلية العصبية. على سبيل المثال، تنتج دالة التنشيط Sigmoid قيمًا بين 0 و 1، بينما تنتج دالة TanH قيمًا بين -1 و 1. هذا النطاق المحدود يمكن أن يساعد في استقرار التدريب.
* **تحديد مخرجات الخلايا:** تقرر دالة التنشيط ما إذا كانت الخلية ستُطلق (تنقل قيمة قريبة من 1) أو لا (تنقل قيمة قريبة من 0). هذا يحدد بشكل أساسي مساهمة الخلية في القرار النهائي للشبكة.
* **التدرجات:** تلعب دوال التنشيط دورًا حاسمًا في عملية التدريب (backpropagation) من خلال توفير تدرجات (gradients) تستخدم لتحديث الأوزان.
**أمثلة على دوال التنشيط الشائعة:**
* **ReLU (Rectified Linear Unit):** بسيطة وفعالة. تنتج 0 إذا كانت القيمة المدخلة سالبة، والقيمة المدخلة نفسها إذا كانت موجبة.
* **Sigmoid:** تنتج قيمًا بين 0 و 1، وغالبًا ما تستخدم في طبقة الإخراج لمهام التصنيف الثنائي.
* **TanH (Hyperbolic Tangent):** تشبه Sigmoid ولكنها تنتج قيمًا بين -1 و 1.
* **Softmax:** غالبًا ما تستخدم في طبقة الإخراج لمهام التصنيف المتعدد، وتحول مخرجات الطبقة إلى توزيع احتمالي.
**باختصار:** بعد حساب القيم الأولية في الشبكة العصبية، تلعب دالة التنشيط دورًا حاسمًا في تحديد النتيجة النهائية من خلال إدخال اللاخطية، وتحديد نطاق القيم، وتحديد مخرجات الخلايا، وتوفير التدرجات اللازمة للتدريب. اختيار دالة التنشيط المناسبة مهم جدًا لأداء الشبكة.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال بعد حساب القيم، ما الذي تقوم الشبكات العصبية غالبًا بتعيينه لهذه القيم ويؤثر على النتيجة النهائية اترك تعليق فورآ.
