1. How long does it take to train a deep neural network?

The time it takes to train a deep neural network depends on the dataset size and model complexity. A simple model might train in minutes on a laptop, while a large-scale model like GPT or ResNet could take days or even weeks using high-performance GPUs or TPUs.

2. Can I train a DNN on my personal computer?

Yes, you can train a deep neural network on a personal computer if the dataset is small and the model is relatively simple. However, for training large models or using big datasets, you'll need a GPU-enabled setup or access to cloud platforms like AWS or Azure.

3. What’s the difference between a DNN used in computer vision and one used in natural language processing?

A deep neural network used in computer vision uses convolutional layers (CNNs) to process pixel data, while NLP models use architectures like transformers, LSTMs, or RNNs to handle sequential and semantic structure in language. Both use deep learning but are optimized for different data types.

4. How do you choose the number of hidden layers in a DNN?

Choosing the number of hidden layers in a DNN involves experimentation – too few may underfit the data, while too many can overfit and slow down training. Start with 1–3 layers for simple tasks and incrementally increase, validating performance with cross-validation or a test set.

5. What are the next big breakthroughs expected in deep neural network research?

Future breakthroughs in deep neural network research include sparse neural networks (which reduce compute cost), neurosymbolic reasoning (which combines logic with deep learning), improved interpretability techniques, and more energy-efficient architectures that mimic human brain efficiency (e.g., spiking neural networks).

ما هي الشبكة العصبية العميقة؟

كتابة

مارك ميرسييه

جدول المحتويات

الخطوة 1. عنوان الخطوة يوضع هنا كما هو متوقع

الملخص

الشبكة العصبية العميقة (DNN) هي نظام تعلم آلي يتكون من طبقات من العقد المتصلة التي تتعلم أنماط البيانات لتقديم تنبؤات.
يمكن للشبكات العصبية العميقة تعديل اتصالاتها الداخلية بناءً على الأخطاء السابقة، مما يحسن دقتها مع مرور الوقت من خلال تقنية الانتشار العكسي.
التقدم في قوة الحوسبة وتوفر مجموعات البيانات الضخمة جعل الشبكات العصبية العميقة عملية في المهام التي تتعامل مع بيانات غير منظمة مثل النصوص والصور والصوت.
تعمل الشبكات العصبية العميقة كـ "صناديق سوداء"، حيث غالبًا ما يكون من غير الواضح كيف تتوصل إلى قراراتها.

ما هي الشبكة العصبية العميقة؟

الشبكة العصبية العميقة (DNN) هي نوع من نماذج التعلم الآلي تحاكي طريقة معالجة الدماغ البشري للمعلومات. على عكس الخوارزميات التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن للشبكات العصبية العميقة تعلم الأنماط من البيانات وتقديم التنبؤات بناءً على الخبرات السابقة — تمامًا مثلنا.

تعد الشبكات العصبية العميقة أساس التعلم العميق، وتشغل تطبيقات مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، والتعرف على الصور، ومساعدي الصوت، والدردشة الذكية بالذكاء الاصطناعي.

سيتجاوز سوق الذكاء الاصطناعي العالمي — بما في ذلك التطبيقات المدعومة بالشبكات العصبية العميقة — 500 مليار دولار بحلول عام 2027.

أنشئ روبوتات دردشة ذكية

أنشئ وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين

ابدأ الآن

ما هي بنية الشبكة العصبية؟

يشير مصطلح "العميقة" في الشبكة العصبية العميقة إلى وجود عدة طبقات مخفية، مما يسمح للشبكة بالتعرف على أنماط معقدة.

تتكون الشبكة العصبية من عدة طبقات من العقد التي تستقبل مدخلات من طبقات أخرى وتنتج مخرجات حتى يتم الوصول إلى النتيجة النهائية.

تتكون الشبكة العصبية من طبقات من العقد (العصبونات). كل عصبون يستقبل مدخلاً، يعالجه، ثم يمرره إلى الطبقة التالية.

طبقة الإدخال: الطبقة الأولى التي تستقبل البيانات الخام (مثل الصور أو النصوص).
الطبقات المخفية: الطبقات بين الإدخال والإخراج التي تحول البيانات وتكتشف الأنماط.
طبقة الإخراج: تنتج التنبؤ النهائي.

يمكن أن تحتوي الشبكات العصبية على أي عدد من الطبقات المخفية: كلما زاد عدد الطبقات، زادت تعقيد الشبكة. الشبكات العصبية التقليدية عادةً ما تتكون من طبقتين أو ثلاث طبقات مخفية، بينما يمكن أن تحتوي شبكات التعلم العميق على ما يصل إلى 150 طبقة مخفية.

كيف تختلف الشبكات العصبية عن الشبكات العصبية العميقة؟

A diagram showing the comparison between neural networks and deep neural networks, highlighting that neural networks follow programmed rules and make decisions based on input data, whereas deep neural networks learn from experience and adapt decisions based on patterns in data.

باختصار: الشبكة العصبية التي تتجاوز بيانات الإدخال ويمكنها التعلم من الخبرات السابقة تصبح شبكة عصبية عميقة.

تتبع الشبكة العصبية قواعد مبرمجة لاتخاذ قرارات بناءً على بيانات الإدخال. على سبيل المثال، في لعبة الشطرنج، يمكن للشبكة العصبية اقتراح حركات بناءً على تكتيكات واستراتيجيات محددة مسبقًا، لكنها تظل مقيدة بما وفره المبرمج.

أما الشبكة العصبية العميقة فتتقدم خطوة أبعد من خلال التعلم من الخبرة. بدلاً من الاعتماد فقط على القواعد المحددة مسبقًا، يمكن للشبكة العصبية العميقة تعديل قراراتها بناءً على الأنماط التي تتعرف عليها في مجموعات البيانات الكبيرة.

مثال

تخيل كتابة برنامج للتعرف على الكلاب في الصور. ستحتاج الشبكة العصبية التقليدية إلى قواعد واضحة لتحديد ميزات مثل الفراء أو الذيل. أما الشبكة العصبية العميقة فستتعلم من آلاف الصور المصنفة وتتحسن دقتها مع الوقت — حتى في الحالات الصعبة دون الحاجة إلى برمجة إضافية.

كيف تعمل الشبكة العصبية العميقة؟

أولاً، يستقبل كل عصبون في طبقة الإدخال جزءًا من البيانات الخام، مثل وحدات البكسل من صورة أو كلمات من جملة، ويخصص وزناً لهذا الإدخال، مما يحدد مدى أهميته للمهمة.

الوزن المنخفض (أقل من 0.5) يعني أن المعلومات أقل احتمالاً أن تكون ذات صلة. يتم تمرير هذه المدخلات الموزونة عبر الطبقات المخفية، حيث تقوم العصبونات بتعديل المعلومات أكثر. يستمر هذا عبر عدة طبقات حتى تقدم طبقة الإخراج التنبؤ النهائي.

كيف تعرف الشبكة العصبية العميقة إذا كانت صحيحة؟

تعرف الشبكة العصبية العميقة إذا كانت صحيحة من خلال مقارنة تنبؤاتها مع بيانات مصنفة أثناء التدريب. لكل إدخال، تتحقق الشبكة مما إذا كان تنبؤها يطابق النتيجة الفعلية. إذا كان التنبؤ خاطئًا، تحسب الشبكة الخطأ باستخدام دالة خسارة، والتي تقيس مدى بُعد التنبؤ عن النتيجة الصحيحة.

بعد ذلك، تستخدم الشبكة الانتشار العكسي لتعديل أوزان العصبونات التي ساهمت في الخطأ. تتكرر هذه العملية مع كل تكرار.

ما هي أنواع الشبكات العصبية المختلفة؟

نوع الشبكة العصبية	الميزة الرئيسية	حالات الاستخدام الشائعة
شبكة التغذية الأمامية	تدفق بيانات باتجاه واحد	تنبؤات بسيطة، مهام أساسية
شبكة الالتفاف (CNN)	تكتشف الأنماط البصرية	التعرف على الصور، التصوير الطبي
شبكة متكررة (RNN)	تتعامل مع البيانات التسلسلية	السلاسل الزمنية، التعرف على الكلام
ذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM)	تتذكر الاعتماديات طويلة الأمد	توليد النصوص، الدردشة الذكية
وحدة التكرار المغلقة (GRU)	نسخة مبسطة من LSTM	معالجة اللغة الطبيعية، التنبؤ بالسلاسل الزمنية
شبكة دالة الأساس الشعاعي (RBF)	تستخدم دالة الأساس الشعاعي	التصنيف، التعرف على الأنماط
شبكة الخصومة التوليدية (GAN)	تولد بيانات جديدة	توليد الصور، التزييف العميق
محول	آلية الانتباه الذاتي	نماذج اللغة، الترجمة
شبكة معيارية	عدة شبكات فرعية مستقلة	عمليات متعددة المهام المعقدة
شبكة عصبية نابضة (SNN)	معالجة تعتمد على الوقت	الروبوتات، الحوسبة العصبية الشكل

كيف تتحسن الشبكة العصبية العميقة مع الوقت؟

تتحسن الشبكة العصبية العميقة مع الوقت من خلال التعلم من أخطائها. عندما تقدم تنبؤًا — مثل تحديد مشكلة عميل أو اقتراح منتج — تتحقق مما إذا كان التنبؤ صحيحًا. إذا لم يكن كذلك، يعدل النظام نفسه ليكون أفضل في المرة القادمة.

على سبيل المثال، في دعم العملاء، قد تتنبأ الشبكة العصبية العميقة بكيفية حل تذكرة دعم. إذا كان التنبؤ خاطئًا، تتعلم من هذا الخطأ وتتحسن في حل التذاكر المشابهة لاحقًا. في المبيعات، يمكن للشبكة العصبية العميقة أن تتعلم أي العملاء المحتملين يحققون أفضل النتائج من خلال تحليل الصفقات السابقة، مما يحسن توصياتها مع الوقت.

لذا مع كل تفاعل، تصبح الشبكة العصبية العميقة أكثر دقة وموثوقية.

هل تفكر الشبكات العصبية العميقة بطريقة مختلفة عن البشر؟

لكن نماذج التعلم العميق غالبًا ما تعمل كـ "صندوق أسود"، أي أن البشر لا يمكنهم بسهولة تفسير كيفية وصولها إلى قراراتها. كما توضح الباحثة في الذكاء الاصطناعي سينثيا رودين من جامعة ديوك، فإن قابلية التفسير أمر بالغ الأهمية للاستخدام الأخلاقي لأنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في البيئات الحساسة.

حاول الباحثون تصور كيفية معالجة الشبكات للصور، لكن في المهام الأكثر تعقيدًا — مثل معالجة اللغة أو التنبؤات المالية — يظل المنطق مخفيًا. رغم أن هذه الخوارزميات تبدو جديدة، إلا أن العديد منها تم تطويره منذ عقود. التقدم في البيانات وقوة الحوسبة هو ما جعلها عملية اليوم.

لماذا أصبحت الشبكات العصبية العميقة أكثر شيوعًا؟

1. تحسينات في قوة المعالجة

أحد الأسباب الرئيسية لانتشار الشبكات العصبية العميقة هو أن قوة المعالجة أصبحت أسرع وأرخص. لقد أحدثت قوة الحوسبة فرقًا كبيرًا في تحقيق تقارب سريع. "ظهور الأجهزة المتخصصة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات معالجة الموترات (TPU) جعل من الممكن تدريب شبكات تحتوي على مليارات المعاملات."

2. تزايد توفر مجموعات البيانات

عامل رئيسي آخر هو توفر مجموعات البيانات الكبيرة، والتي تحتاجها الشبكات العصبية العميقة للتعلم بفعالية. مع توليد الشركات المزيد من البيانات، يمكن للشبكات العصبية العميقة اكتشاف أنماط معقدة لا تستطيع النماذج التقليدية التعامل معها.

3. تحسينات في معالجة البيانات غير المنظمة

قدرتها على معالجة البيانات غير المنظمة مثل النصوص والصور والصوت فتحت أيضًا تطبيقات جديدة في مجالات مثل الدردشة الذكية، وأنظمة التوصية، والتحليلات التنبؤية.

هل يمكن للشبكات العصبية العمل مع البيانات غير المنظمة؟

نعم، يمكن للشبكات العصبية العمل مع البيانات غير المنظمة، وهذه واحدة من أكبر نقاط قوتها.

تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية التي تتعامل مع البيانات غير المنظمة التعلم غير المُراقب. هذا هو الهدف الأسمى للتعلم الآلي ويشبه أكثر طريقة تعلم البشر.

تواجه خوارزميات التعلم الآلي التقليدية صعوبة في معالجة البيانات غير المهيكلة لأنها تتطلب هندسة الميزات — أي اختيار واستخلاص الميزات ذات الصلة يدويًا. بالمقابل، يمكن للشبكات العصبية أن تتعلم الأنماط تلقائيًا من البيانات الخام دون تدخل يدوي مكثف.

هل تقوم بنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

اقرأ دليلنا لتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي

اقرأ الآن

كيف تتعلم الشبكات العصبية العميقة من خلال التدريب؟

تتعلم الشبكة العصبية العميقة من خلال إجراء تنبؤات ومقارنتها بالنتائج الصحيحة. فعلى سبيل المثال، عند معالجة الصور، تتنبأ الشبكة بما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب وتتابع مدى صحة إجاباتها.

تحسب الشبكة دقتها من خلال التحقق من نسبة التنبؤات الصحيحة وتستخدم هذه الملاحظات للتحسين. تقوم بضبط أوزان الخلايا العصبية وتعيد تنفيذ العملية مرة أخرى. إذا تحسنت الدقة، تحتفظ بالأوزان الجديدة؛ وإذا لم تتحسن، تجرب تعديلات أخرى.

تتكرر هذه الدورة عبر العديد من التكرارات حتى تتمكن الشبكة من التعرف على الأنماط باستمرار وإجراء تنبؤات دقيقة. وعند الوصول إلى هذه المرحلة، يُقال إن الشبكة قد وصلت إلى حالة الاستقرار وتم تدريبها بنجاح.

وفر وقت البرمجة مع نتائج أفضل

سُميت الشبكة العصبية بهذا الاسم بسبب التشابه بين هذا النهج البرمجي وطريقة عمل الدماغ البشري.

تمامًا مثل الدماغ، تستخدم خوارزميات الشبكة العصبية شبكة من الخلايا العصبية أو العقد. وكما في الدماغ، فإن هذه الخلايا العصبية هي وظائف منفصلة (أو آلات صغيرة إذا صح التعبير) تستقبل مدخلات وتنتج مخرجات. تُرتب هذه العقد في طبقات بحيث تصبح مخرجات الخلايا العصبية في طبقة ما هي مدخلات الخلايا العصبية في الطبقة التالية، إلى أن تولد الخلايا العصبية في الطبقة الخارجية للشبكة النتيجة النهائية.

لذا هناك طبقات من الخلايا العصبية، حيث تستقبل كل خلية عصبية مدخلات محدودة جدًا وتنتج مخرجات محدودة جدًا، تمامًا كما في الدماغ. تستقبل الطبقة الأولى (أو طبقة الإدخال) من الخلايا العصبية المدخلات، بينما تنتج الطبقة الأخيرة (أو طبقة الإخراج) في الشبكة النتيجة.

هل من الدقة أن نطلق على هذا النوع من الخوارزميات اسم "شبكة عصبية"؟

لقد أثبتت تسمية هذه الخوارزمية بـ "الشبكة العصبية العميقة" فعاليتها من الناحية التسويقية، رغم أنها قد ترفع سقف التوقعات بشكل مبالغ فيه. فعلى الرغم من قوتها، تظل هذه النماذج أبسط بكثير من تعقيد الدماغ البشري. ومع ذلك، يواصل الباحثون استكشاف بنى عصبية تهدف إلى تحقيق ذكاء عام شبيه بالبشر.

ومع ذلك، هناك من يحاول إعادة هندسة الدماغ باستخدام شبكة عصبية معقدة جدًا، على أمل أن يتمكنوا من خلال ذلك من محاكاة الذكاء العام الشبيه بالبشر في تطوير الروبوتات. إذًا، كيف تساعدنا الشبكة العصبية وتقنيات التعلم الآلي في مشكلة التعرف على الكلاب؟

بدلاً من تحديد سمات الكلب يدويًا، يمكن لخوارزمية الشبكة العصبية العميقة تحديد السمات المهمة والتعامل مع جميع الحالات الخاصة دون الحاجة إلى البرمجة.

أنشئ روبوتات دردشة ذكية

أنشئ وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين

ابدأ الآن

الأسئلة الشائعة

1. كم من الوقت يستغرق تدريب شبكة عصبية عميقة؟

يعتمد الوقت اللازم لتدريب شبكة عصبية عميقة على حجم مجموعة البيانات وتعقيد النموذج. قد يستغرق تدريب نموذج بسيط دقائق قليلة على جهاز محمول، بينما قد يحتاج نموذج ضخم مثل GPT أو ResNet إلى أيام أو حتى أسابيع باستخدام وحدات معالجة الرسومات أو وحدات معالجة الذكاء الاصطناعي عالية الأداء.

2. هل يمكنني تدريب شبكة عصبية عميقة على جهازي الشخصي؟

نعم، يمكنك تدريب شبكة عصبية عميقة على جهازك الشخصي إذا كانت مجموعة البيانات صغيرة والنموذج بسيط نسبيًا. أما إذا كنت ترغب في تدريب نماذج كبيرة أو استخدام مجموعات بيانات ضخمة، فستحتاج إلى جهاز مزود بوحدة معالجة رسومات أو الوصول إلى منصات سحابية مثل AWS أو Azure.

3. ما الفرق بين الشبكة العصبية العميقة المستخدمة في رؤية الحاسوب وتلك المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية؟

تستخدم الشبكة العصبية العميقة في رؤية الحاسوب طبقات التفاف (CNNs) لمعالجة بيانات البكسل، بينما تستخدم نماذج معالجة اللغة الطبيعية بنى مثل المحولات (transformers) أو LSTMs أو RNNs للتعامل مع البنية التسلسلية والدلالية للغة. كلاهما يستخدم التعلم العميق لكن كل منهما مُحسّن لنوع بيانات مختلف.

4. كيف تختار عدد الطبقات المخفية في الشبكة العصبية العميقة؟

اختيار عدد الطبقات المخفية في الشبكة العصبية العميقة يتطلب التجربة — فعدد قليل جدًا قد يؤدي إلى عدم ملاءمة البيانات، بينما عدد كبير قد يؤدي إلى الإفراط في التكيف ويبطئ التدريب. ابدأ بـ 1 إلى 3 طبقات للمهام البسيطة وزد العدد تدريجيًا مع التحقق من الأداء باستخدام التحقق المتقاطع أو مجموعة اختبار.

5. ما هي أهم التطورات المتوقعة في أبحاث الشبكات العصبية العميقة؟

تشمل التطورات المستقبلية المتوقعة في أبحاث الشبكات العصبية العميقة الشبكات العصبية المتفرقة (التي تقلل من تكلفة الحوسبة)، الاستدلال العصبي الرمزي (الذي يجمع بين المنطق والتعلم العميق)، تقنيات التفسير المحسنة، وبنى أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة تحاكي كفاءة الدماغ البشري (مثل الشبكات العصبية النبضية).