صف باختصار طريقة عمل الشبكات العصبية الترشيحية واحدى مميزاتها الرئيسة.
حل سؤال من تمرينات الدرس الأول التعلم الموجه لتحليل الصور ضمن الوحدة الرابعة: التعرف على الصور في مادة الذكاء الاصطناعي، والمقررة على طلاب الصف الثالث الثانوي مسارات خلال الفصل الدراسي الثاني (الجزء الثاني) ١٤٤٧هـ.
صف باختصار طريقة عمل الشبكات العصبية الترشيحية واحدى مميزاتها الرئيسة؟
الإجابة هي
الشبكات العصبية الترشيحية هي عبارة عن شبكات عصبية عميقة تتعلم تلقائيا تسلسل الخصائص من البيانات الخام، مثل الصور، عن طريق تطبيق سلسلة من الفلاتر الترشيحية على بيانات الإدخال، التي يتم تصميمها بحيث تكتشف أنماطا أو خصائص محددة.
من أهم مميزات الشبكات العصبية الترشيحية:
قدرتها على استخراج الخصائص المهمة ذات الصلة من الصور بشكل تلقائي، دون الحاجة إلى هندسة الخصائص اليدوية.
الشرح والتوضيح:
تُعد الشبكة العصبية الترشيحية (CNN) شبكة عصبية عميقة تعمل من خلال تطبيق سلسلة من الفلاتر (المرشحات) على بيانات الإدخال الخام (مثل الصور)، حيث صُممت هذه الفلاتر لتكتشف تلقائياً أنماطاً أو خصائص محددة في البيانات. وتعتمد طريقة عملها على ضبط متغيرات هذه الفلاتر باستمرار بناءً على البيانات التي تراها لتتمكن من اكتشاف الخصائص المهمة بشكل أفضل، ثم تنقل مخرجات كل طبقة إلى الطبقة التي تليها، والتي تقوم بدورها بالكشف عن خصائص أكثر تعقيداً إلى أن يتم إنتاج المخرجات النهائية.
أما الميزة الرئيسة لهذه الشبكات، فتكمن في قدرتها على استخراج الخصائص المهمة ذات الصلة من الصور بشكل تلقائي، وذلك دون الحاجة إلى عملية هندسة الخصائص اليدوية (Manual Feature Engineering). كما أنها تمتاز بكفاءة عالية في التعلم من كميات ضخمة من البيانات، مما يمكنها من تحقيق مستويات دقة فائقة في مهام تصنيف الصور.