🧠📚 شبکه عصبی مصنوعی در یک تصویر
برای درک پایه‌ای Artificial Neural Networks (ANN) کافی است این زنجیره را بشناسید:
🔹 داده وارد لایه ورودی می‌شود و هر نورون با استفاده از وزن‌ها، Bias و تابع فعال‌سازی اطلاعات را پردازش می‌کند.
🔹 در Forward Propagation خروجی شبکه محاسبه می‌شود.
🔹 تابع Loss میزان خطای پیش‌بینی را اندازه می‌گیرد.
🔹 سپس Backpropagation گرادیان‌ها را محاسبه می‌کند و Optimizer وزن‌ها را اصلاح می‌کند.
🔹 این چرخه بارها تکرار می‌شود تا شبکه به‌تدریج الگوهای موجود در داده را یاد بگیرد.
⚙️ توابعی مثل ReLU، Sigmoid و Tanh، مفهوم Gradient Descent و انتخاب معماری شبکه از مهم‌ترین پایه‌هایی هستند که قبل از ورود عمیق‌تر به Deep Learning باید شناخت.
📌 یک نقشه خلاصه و کاربردی برای مرور مفاهیم اصلی شبکه‌های عصبی.
@rss_ai_ir
#هوش_مصنوعی #شبکه_عصبی #ANN #DeepLearning #MachineLearning #Backpropagation #NeuralNetwork #یادگیری_ماشین
21
19
6
6September 22, 2026 767 10
