الفصل الأول
تعريف الشكبات العصبونية

1-1 - الخلية العصبية البشرية
إن الظلية الحصبية هي الوحدة الأساسية لبناء الجهاز الحصنبي في الكائنات الحية. وتتتشر مليارات الخلايا الحصبية في جسم الكائن الحي و تتفرع
إلى زوائد تحمل على تقل الشعور بالإحساسن و ردود الأفمال من و إلى الدماغ.
و يعد التلم و اكتساب و تخزين المعرفة. من الوظائف الأساسية للخلايا الحصيية بجاتب جمع و معالجة و توزيع الإشارات الكهربائية. التي تمتل
السيلات العصببة.
إن من أهم الصعوبات الني نواجه الباحتين في مجال الذكاء الاصطناعي. هو الفوصل إلى صنع آله أو جهاز فادر على التعلم و اكتساب معرفة
تساعده على حل المشاكل التي يواجهها في المستقبل
لذا فقد سحى بض اللماء في محاولة محاكة الجهاز الحصني و بالأخص الخلايا الحصبية في الكائنات الحبة. و ذلك من خلال بناء نماذج لخلايا
عصبية اصطناعية لها خواص مشابهه للخلايا الحصدية الحبة.
حسابية مصممة لمحاكاه الطريقة التي يودي بها الدماغ البشري مهمة معيئة. وذلك عن طريق معالجة ضخمة موزعة على التوازي»
عصنية , من حي أنها ثقوم بتخزين المعزفة العملية والمعلومات التجزيدية لتجلها متاحة للمستخدم وذلك عن طريق ضبط الأوزان

تمتير الشبكة الحصبية الاصطناعية نظام قابل للتكيف (51810/اه ©8080117). حيث تتغير بنيئه إعتماداً على المعلومات الي تحبر من خائله في ما
يسمى بمرحلة التعلم
يكمن الاستخدام العملي لهذه الشبكات في امكائبة تطبيق خوارزميات مصممة لنغيبر وزن (أو قوة) الروابط. التي تربط الخلايا الحصبية
الاصطناعية ببعضها. لإنتاج سبل عصبي معين. فعل أو رد فطل معبن
1 -3 - مقارفة الخلية العصيية البشرية ؛ ا لخلية العصبية الاصطناعية"
كما رأينا قد قام الطماء بإفتراح بناء نظام يحاكي العملية الموجودة في الخلية العصبية عند الانسان
فلو نظرنا إلى الشكل الثاني

نجد أنه يتكون من المدخلات (:16010 100001 )و هنا تمثل بال (0: 3 2 ,1) . و يمكن أن تتخيل أنها تمتل التفرعات
العصبية 1604:1168 للعصدون البشري والتي يتم من خائلها نفل السيالة الحصبية من أعضاء الحس إلى جسم الخلية العصبية أي مجموعة
الإشارات المدظة للخلية.وهنا تكون إما بوجد إشاره أي ( واحد ) أو لا يوجد إشارة (صف)
الوزن ( 11616 ) :
وهو بمثل درجه الوزن للآشارة المدخلة (حيت يعير الوزن عن شدة الترابط بين عنصر قبله وعتصر به )
تابع التنشيط ( ر06170ير :400 :
الإشارات يزيد عن ال 116801010 تكون الإشاره المخرجه هي ( واحد ) و اذا كان آفل يكون الناتج ( صف
1 -4- مفهوم الشبكة في الشبكات العصبية الاصطناعية:
كما رأينا أن الشبكات العصبونية تتكون من مجموعة من وحدات المعالجة ويسمى أحدها عصبون . والشكل التالي يبين تموذجا لا خَطبا
كما أن للإنسان وحدات إدخال نوصله بالعلم الخارجي وهي حواسه الخمس. فكتلك الشبكات العصدية تحتاج لوحدات إدخال.
ووحدات معالجة بيثم فيها عمليات حسابية تضبط بها الأوزان و نحضل من خلالها على زدة الفعل المناسبة لكل مدخل من المدخلات للشبكة,
هذه الطيقات هناك طبقة من الوصلات البينية التى تربط كل طبقة بالطبقة التي تليها والتي يتم فبها ضبط الأوزان الخاصة بكل وصلة بينبةء
وتحثوي الشبكة على طيقة واحدة فقط من وحدات الإدخال . ولكنها قد تحتوي على أكثر من طبقة من طبقات المعالجة.

تلاحظ من الشكل السابق أن العصنون يتألف من
2- قرى الأرذان 0/6985 -
11/3,....../0 ,1/0/2 ,1ز/الاحبت بعبر الوزن عن شد الترابط بين عتصر قبله وعنصر بعد
3-عنصر المعالجة 2/2/1206 506259709 :(()
وهذا العنصر بقسم إلى فسمين:
أ - الجامع ( 2008) لجمع الإشارات في الدخل الموزون .
ب - تاي النقل أى تابع التقيل : ( صمتاعمن0] 1600 615102م)
4الخرج (لسصراس0) :0
إذا فالشبكة كنموذج رياضي تمثل دالة (1)(0.
و يمكن النظر إلى هذه الشبكة من ناحيتين
الأولى: تاحية و ظيفية. حيت نيداً من المعطى * و تنتفل عير الشبكة وصولاً إلى © . و تستخدم هذه الطريقة عادة لحل المشاكل التي ترغب فيها
للوصول إلى أمثل حل (160115ن101 متت 2 تستام0)
في تملذج الرسوم البيانية في الإحصاء

5-1 - التعلم في الشبكات العصبية الاصطناعية
بافتراض وجود عدد من المشاكل المراد حلها و مجموعة من الطول 1 فإن منداً التلم في الشبكات العصبية الاصطناعية يعني استخدام عدد من
خائلها الى ابجاد التابع*؟ الذي يعبر عن الحل الامثل ) والتي بواسطتها يمكن حل المشكلة بأمثل طريقة ممكنة(أي أنه لا يوجد حل له تكلفة أفل من
تكلفة الحل الأمتل *1.)
و يقوم عمل الخوار زميات التي تُبتى عليها الشبكات العصنية الاصطناعية على البحت في فضاء الحلول 17 لإبجاد 1#
و هذا يقودنا إلى ضرورة تعريف دالة التكلفة( 1100110 0081). و هي عبازة عن مقياس لمعرفة مدى جودة الحل ؛ هذا وقد تير التكلفة عن
كمية الوفت أو مدى استخدام المعالج أو الذاكرة أو أي مصادر أخرى لحل المشكلة.
1 - 6 - تطبيقات على الشبكات العصبية الاصطناعية:
و من أهمها مجال التحرف على الأنماط (رمتا تع ه146 «ع1ه). التحرف على الأصروات («ونا تسعه»»18 »5066 . صناعة الرجل
الآلي (ى116 0:00 التحكم (يهتاا00000) و مجالات التشحيص الطني.

الفصل الثاني
آلية تحرف شبكة ال ((900ع0282 1221:0010 على الأحرف العربية

1-2- مقدمة عن شيكات السز د متاقع تله :
ثم إنشاء شبكات ال 082100600888100 لحل مشاكل التصنيف من خائل الشبكات العصبونية متعددة الطبقات بدلا من شبكات ال (1701م08:68
صلب موضوعنا .ويبين الشكل التللي شبكة عصبونية متحدة الطبقات وتطبيق خوار زمية الور وتتهععوزه«دواعهط
سمطتأعمول 98100 8801-0008 106
إن الأوزان تمثل المعطومات الأولية التي تتم بها الشبكة لذا لايد من تحديت هذه الأوزان خائل مرحلة التدريب ومن أجل هذا التحديت نستخدم
في تدريب الشبكات العصبونية ذائية التعذية الأمامية ومتددة الطبقات وغير الخطية ويتم تنفيذ هه الخوارزمية من خلال مرحلتين.
الأولى: مرحلة الانتشار الأمامي وروت فعي ه1700 عله6 13 110117210 11660
في هذه المرحلة لابحدت أي تعديل للأوزان المشبكية وتبداً هذه المرحلة بحرض الشكل المدخل إلى الشبكة حيبت تخصص كل عنصر معالجة من
طبقة عناصر الإدخال لأحد مكونات الماع الذي يمتل الدخل وتسيب قيم مكونات شماع الدخل استتارة لوحدات طبقة الدخل وبعق ذلك انتشار
أمامي لتلك الاستتارة عبر بقية طبقات الشبكة
الثانية: مرحلة النتشار العكسي متت هيه 0ر170 كل و15:
وهي مرحلة ضبط أوزان الشبكة . إن خوارزمية الانتشار المكسي القياسية هي خوارزمية الانحدار التدريجي ستطتتتوعلة 1ط68فعل تممتممع
والتي تسمح لأوزان الشبكة أن تتحرك على الجانب السلبي من تابع الأداء.
إن دور الانتشار المكسي بعود إلى الطريقة التي يتم بها حساب المبل لطبقات الشبكة المتحدة اللاخطية حيت يتم في أحد مراحل التعليم إعادة انتشار
الإشارة من الخرج إلى الدخل بشكل عكسي حيبت يتم خلالها ضبط أوزان الشبكة ويمكن تمئيل الخوارزمية لتكرار واحد كما بلي
حيت 206 : شماع الأوزان والاتزياحات الحاليةى عا : مدل التعلم و عاج :الميل الحالي

1-2- الفكرة العامة عن المشروع
الذكره من هذا المشروع هي بناء شبكة عصدونية من النوع(0 05001000008011 للتعرف على الاحرف الانجديةالعرنية والني عندها 8:
1-1-2 - شعاع الدخل:
من أجل كل محرف سوف نتشئ شعاع دخل 1 48 بقيم صفر أو واحد كما بلي: