عملیات شبکه‌های عصبی

اما بخش مهم دیگری در مراحل طراحی یک شبکه عصبی نیز وجود  دارد . در  واقع هنر یک طراح شبکه‌های عصبی می‌تواند در چگونگی ترکیب نرون‌ها در یک  شبکه ( Neuran  Clustering ) ، متجلی شود.علوم بیولوژی نشان داده‌اند که کلاسترین نرون‌ها  در شبکه عصبی مغز ما به‌گونه‌ای است که ما را قادر می‌سازد تا اطلاعات را به‌ صورتی پویا، تعاملی و خودسامان (Selforganizing) پردازش کنیم .

در شبکه‌های عصبی بیولوژیک، نرون‌ها در ساختار‌ی سه بعدی به یکدیگر اتصال یافته‌اند. اتصالات بین نرون‌ها در شبکه‌های عصبی بیولوژیک آنقدر زیاد و پیچیده‌است که به هیچ وجه نمی‌توان شبکه مصنوعی مشابهی طراحی کرد. تکنولوژی مدارات مجتمع امروزی به ما امکان می‌دهد که شبکه‌های عصبی را در ساختار‌های دو بعدی طراحی کنیم. علاوه بر این، چنین شبکه‌های مصنوعی دارای تعداد محدودی لایه و اتصالات بین نرون‌ها خواهند بود. بدین ترتیب، این واقعیات و محدودیت‌های فیزیکی تکنولوژی فعلی، دامنه کاربردهای شبکه‌های عصبی مبتنی‌بر تکنولوژی سیلیکونی را مشخص می‌سازند.

ساختار شبکه‌های عصبی امروزی، از لایه‌های نرونی تشکیل شده است. در چنین ساختاری، نرون‌ها علاوه بر آنکه در لایه خود به شکل محدودی به یکدیگر اتصال داده شده‌اند، از طریق اتصال بین لایه‌ها نیز به نرون‌های طبقات مجاور ارتباط داده می‌شوند. در شکل 10 نمونه‌ای از ساختار لایه‌ای یک شبکه عصبی مصنوعی نمایش داده شده است (تعداد اتصالات ممکن بین نرون‌ها را در چنین ساختاری با تعداد اتصالات بین نرون‌های مغز انسان، مقایسه کنید).

 در این توپولوژی، گروهی از نرون‌ها از طریق ورودی‌های خود با جهان واقعی ارتباط دارند. گروه دیگری از نرون‌ها نیز از طریق خروجی‌های خود، جهان خارج را می‌سازند. در واقع این”جهان خارج” تصویری است که شبکه عصبی از ورودی خود می‌سازد یا می‌توان چنین گفت که جهان خارج “تصوری” است که شبکه عصبی از ورودی خود دارد. خلاصه آنکه در توپولوژی فوق، مابقی نرون‌ها از دید پنهان هستند.
اگرچه در کاربردهای مشخصی می‌توان با موفقیت از شبکه‌های عصبی تک لایه استفاده کرد، اما رسم بر آن است که شبکه‌های عصبی حداقل دارای سه لایه باشند (همانطور که قبلاً اشاره شد، لایه ورودی، لایه خروجی و نهایتاً لایه پنهان یا لایه میانی).

در بسیاری از شبکه‌های عصبی، اتصالات بین‌نرونی به گونه‌ای است که نرون‌های لایه‌های میانی، ورودی خود را از تمام نرون‌های لایه پایینی خود (به طور معمول لایه نرون‌های ورودی) دریافت می‌کنند. بدین ترتیب در یک شبکه عصبی، سیگنال‌ها به تدریج از یک لایه نرونی به لایه‌های بالاتر حرکت می‌کنند و در نهایت به لایه آخر و خروجی شبکه می‌رسند. چنین مسیر در اصطلاح فنی Feed Forward نامیده می‌شود. ارتباطات بین‌نرونی در شبکه‌های عصبی از اهمیت بسیار زیادی برخوردار هستند و به نوعی قدرت یک شبکه عصبی را تعیین می‌کنند. قاعده آن است که ارتباطات بین نرونی را به دو گروه تقسیم‌بندی می‌کنند. یک نوع از ارتباطات بین نرونی، به‌گونه‌ای هستند که باعث جمع شدن سیگنال در نرون بعدی می‌شوند. گونه دوم ارتباطات بین نرونی باعث تفریق سیگنال در نرون بعدی می‌شوند. در اصطلاح محاوره‌ای گروهی از ارتباطات انگیزش ایجاد می‌کنند و گروه دیگر ممانعت به عمل می‌آورند.