شبكات عملي2

افترض ان لدينا مجموعة من الأعداد المتسلسلة ضمن الفترة [-2 2] , صمم شبكة عصبية لتمييز هذه الاعداد إلى موجب و سالب . اعتبر أنَّ الصفر من الأعداد الموجبة.


إذا عبّرنا عن الموجب ب(0) و عن العدد السالب ب (1) فما القيمة التي يمكن للمدرك أن يعبّر بها عن الصفر؟

الجواب/ لا يوجد! فخليّة الإخراج لهذه الشبكة قادرة على إنتاج أما 0 أو 1 (أو 1 و -1) فقط لأنَّ دالة التنشيط العاملة مع الشبكة لن تسمح بغير هذه القيم.

إذن هذا التقسيم يمنع هذا السؤال من الحل بواسطة هذه الشبكة

لكن بما أنَّ السؤال يشترط أن يكون الصفر من الأعداد الموجبة فأن التقسيم الجديد سيصبح كالآتي :


لابد من فهم طبيعة المشكلة و أبعادها قبل البدء بالبرمجة و يساعدنا كثيراً رسم مخطط للشبكة.
يمر برنامج الشبكات العصبيّة بالمراحل الآتية :
1- إيجاد المصفوفة p وهي التي تضم جميع النماذج التي يتوقّع دخولها على الشبكة لتدريب الشبكة عليها و من ثمّ استخدامها لاختبار الشبكة.

2- لكل نموذج تدريب (عمود) في p لابد من وجود target وهي الإجابة الصحيحة التي نتوقع من الشبكة الوصول لها و إخراجها و يسمى الـ target بـ (الإخراج الافتراضي).

3- تعريف الشبكة العصبيّة من خلال إيعاز newp سنتطرق له في الفقرات القادمة.
4- استدعاء الدالة train.

5- استدعاء الدالة sim و التي تنتج إخراج يطلق عليه الإخراج الفعلي (actual) إذا طابق الإخراج الفعلي الإخراج الافتراضي نقول أنَّ الشبكة ناجحة و إلا فهذا يعني حدوث خطأ ما.

إذن الشبكة تشبه المبرهنة الرياضية فمصفوفة p تشبه المعطيات و target يشبه المطلوب و الشبكة العصبيّة تبرهن على صحة المطلوب من خلال الخطوات 3 إلى 5.
يجدر الإشارة إلى أنَّه من الممكن الاستغناء عن الخطوات الثلاثة الجاهزة و ذلك بكتابة ما يكافئها برمجياً.


أصبح من الممكن الحل بواسطة شبكة المدرك . و الآن هل تستطيع تصميم شبكة لهذه المسألة ؟
ملاحظة:
الفئة تعني النوع فمثلاً العدد مهما تكن قيمته فهو ينتمي أمّا إلى صنف الأعداد الفردية (الفئة الأولى) أو ينتمي إلى الفئة المعاكسة و هي فئة الأعداد الزوجية (الفئة الثانية) في شبكة المدرك نرمز إلى الفئة الأولى بالرقم 1 و الفئة الثانية بالرقم 0.