1 قيمة ارج 111011 ©0) من العصبون إما الصفر (085) أو الواحد (03).
إذا زؤد المجموع الموزون (تتتت 5 6 ©1تجج1» 157) لهذه المداحل عن قيمة حدية (عفالة 17 911010 :1) معينة ؛ و يظل
الخرج (صفر إذا لم يصل البجموع الموزون إلى القيمة الحدية لمناسية
3. يتكون هذا المموذج من العناصر الآتية:
معينة هذه القيم إلى المداحل اعتمادا على طبيعةكل مدحلء و تختلف هذه النسبة من مدخل إلى آخحر يتم
(91) و بذلك يكون اا
المنقول إلى المدخل هو (02) ؛ بمعنى آخر يعبر الوزن عن الأهنية النسبية (01133166ترحت11 عنتما 8 لكل
مدخل إلى العصيوة»
جسم الخلية (عنصر المعالمة 213): يقوم جسم الخلية بعمل الآلي:
أ- عملية جع المداخل المرزونة زاتتتد5 68ةاج15761) لأحذ ‎١‏
لتلا 2
ب مقاة هنا الجموع بقيمة حدية لدالة في شكل عنبة (لط0ثا علا (ع51) و المعروفة بدالة
(1)» و إذاكان الجموع أفل من قيمة الدالة العتبية فإن ناتج الخرج يصبح (صفلء

01- المخرج ب39ا00ا0©) يكون الج للنموذج الرياضي : الواحد أو الصفر ؛ و يم تمريره للعصبون (العقدة) الثالي ؛ و
يمكن كتابة قيمة الخرج ((0 على شكل المعادلة الثالية:
يتم دراسة هيكلة (تركيب) و معمارية الشبكات العصبية الاصطاعية من تنظيمها على شكل طبقات 619 ل1.897)
متنوعةء وكل طبقة تضم مجموعة من العقد (170669) - أو العناصر - ؟ و من حيث سيان المعلونات حلال الشبكة من
عقدة إلى أخرى ؛ كما يلي؛
أولا: من حيث تنظيمها على شكل طبقات 9:©لإ8.):
الشبكة ذات الطيقة الواحدة: تتكون من طبقة واحدة من العقد - أو العناصر - تربط ربا مياشرا مدحلات الشبكة
للقصور في أداء هذا التركيب ظهرت تاكيب تضم أكثر من
ن: و تضم طبقتين من العقد - أو العناصر - المترابطة 4 تخصص طبقة منها لاستقبال البيانات و
تخصص الطبقة الأخرى لاحاج المتائج 4 و يسمى هذا النموذج بالتموذج المصفوقي ([ 1/006 ج1طة14) نسبة
ل الأزان على شكل مصفوة.
قات أو أكثر من المتاصر
الشكل رقم (3).
شكل رقم (3): رسم توضيحي للشبكة متعددة الطبقات.

طبقة المخرجات
(عكارها 140060 200)
الطبقة الخفية الأول
7 عكرها 410880 186 )
حلبقة مد خلات
(أكثرها 1000
ثانيا من حيث انجاه سريان المعلومات (810180 03013 11372 150]): (انغر الشكل رقم (4))
نفس الاتجاه).
مدحلات مرة أخرى نفس العقدة (العتصر) أو للعقد السابقة اء
3 شبكات اترابط الثاني (أ©906188عة 1150له): هنا كل العقد لها دور مزدوج في استقبال المدحلات و بثها (أي في
امجاهين متعاكسين).
شكل رقم (4): نماذج تركيب الشبكات من سريان للعلومات.
أ- شبكة تغية أمامية. ب- شبكة تغذية خلفية. ج - شبكة الترابط ‎١١‏
7- نماذج الشبكات العصبية الصناعية و طرق تعليمها و برمجتها:

يقوم الباحخون في هذه الفقرة بلح مواضيع مخلفة متعلفة بالموضوع و بشكل متصر:
* غرذج مرغيلدرقا 5م11 .0: في عام 1982 نشر هويفيلد ورقة بحث علمي بين فيها أن شبكات الرابط الثاني
(انظر الفقرة السابقة) تتمتع بخاصتين مهمتين هما: 1- لابد من أن تصل هذه الشبكات إلى حالة استقرار في نحاية المطاف
مهما كانت الحالات الابتدائية لها 2- يمكن بناء حالات الاستقرار تلك بتغير أوزان الأرابطات بين عناصر تلك الشبكة أو
بتغير دوال عتباتها (انظر الفقرة رقم5). من أهم حصائص هذا النموذج - باحتصار - : أ- التمفيل الموزع للمعلومات.
ب التحكم الموزع و اللامتزؤمن ([0 01715 0110116 تطاع11 تو لل 8 198151118 00. ج - الذاكرة المعنونة با محتوى
المموذج في تطبيقات مختلفة و هامة منها ايجاد أفضل الحلول الممكنة (13013 1133128 ©0) لمشكلة معينة و تحت شروط
المشاكل المعقدة إلا أنه عانى من بعض أوجه القصور (حالات استقرار زالف) ؛ لذلك قام مجموعة من العلماء (هنتوذ و
آخروة) بتطوير نموذج مبنى على نظرية لعالم الفيزياء النمساوي بولنزمان» و ثم استخدام دالة عتبية امت بالالة
القصور الموحود في المموذج السايق»
#نمرذج الانتشار المرتد بتتمتلة 21002 عاعو8): و هو من اكثر التماذج استخداما في بحالات التعرف على
إن من شبكة عصبية اصطناعية متعددة
الأشكال (لأتماط) مثل المعرف على الكلام و الشخيص الطلي وغير ذلك +
الطبقات (انظر الفقرة السابقة) و يتم تعليمها بشكل موجه و تكراري إلى أن يصل أداء الشبكة للمستوى المطلوب»
# نموذج الانتشار العكسي (13 21000250 01111161): و هي شبكة ذات معمار فيد حيث تحتري على
مجموعة من الطيقات و لكن كل طبقة لا اسلريما الخاص في التعلم و الذي يخلف عن الطبقات الأخرى.
طرق تعليم الشبكات العصبية:
يمكن تصنيف طرق تعليم (تدريب) ‎١‏
ات العصبية - باختصار - إلى فين رئيسيتين كالتالي:
- تعليم موجه: .في هذا النوع يتم عرض المعلومات على شكل زوجي ؛ أي الشكل المدحل (113ع2214 110116 و الشكل
المستهدف (206©113 1218568) و تستخدم الشبكة الفرق بين الشكلين في حساب دالة الخطأ التي تستخدمها بعد ذلك لضبط
قيمة الأوزان بحدف تقليل الفارق بين الشكلين» و تتم عملية التعليم على عدة مراحل.
- تعليم غير موجه (فاتي): في هذا الموع للشبكة القدرة على تمييز أو اكتشاف الملامح المميزة لما يعرض عليها من أشكال (شماط) و
تقوم بتطوير تمفيل داحلي لهذه الأشكال و ذلك يدون أي معرفة مسبقة بها و بدون عرض شمثلة لما يجب أن نجه و ذلك على عكس