اي هي الشبكات السائله واي الفرق بينها وبين الشبكات العصبيه في مجال الذكاء الاصطناعي ؟

عليكم السلام

الشبكات السائلة او كما يطلق عليهاLiquid State Networks والشبكات العصبية Neural Networks هما نموذجان مختلفان في مجال الذكاء الاصطناعي ، ولكنها ايضا يتفقا فى بعض الخصائص .
بالسنبة للشبكات العصبية:

الشبكات العصبية هي خوارزميات تعلم الآلة تحاكي هيكل وقدرات الدماغ البشري للاعتراف بالأنماط من البيانات التدريبية.

تتكون من طبقات ثابتة من الخلايا العصبية المترابطة.

تحتاج إلى كمية كبيرة من البيانات المصنفة للتدريب.

تعالج البيانات بشكل غير متسلسل، مما يجعلها غير فعالة في التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي
وهذا مثال توضيحى لها:

تخيل أن الشبكات العصبية مثل بيت مكون من طوابق متعددة، كل طابق يقوم بعمل مختلف. في الطابق الأول، تقوم بوضع الأشياء اللى هى البيانات التي تريد معالجتها مثل صورة  حيوان مثلا تريد ان تعرف ما نوعه ، كل طابق يقوم بعمل شئ حتى نعرف ما نوع هذا الحيوان ،الطابق الأخير يعطيك الجواب مثل هذا صورة  لكلب. وأثناء التدريب، تقوم بتعديل الوزن بين هذه الطوابق حتى يعطيك الجواب الصحيح.

أما الشبكات السائلة:

هي نموذج في مجال الذكاء الاصطناعي يستخدم لمعالجة الإشارات الدقيقة والتنبؤ بنمطها ، تمثل هذه الشبكات نهجا مختلفا عن الشبكات العصبية التقليدية، حيث يتم فيها تصميم الشبكة بشكل عشوائي وتتأثر حالتها بتدفق الإشارات خلالها.

في الشبكات السائلةيتم تشكيل الشبكة من مجموعة من العناصر المتصلة بشكل عشوائي وتكون حالة الشبكة ناتجة عن تدفق الإشارات عبر هذه العناصر و تعتمد فعالية هذه الشبكات على قدرتها على تمثيل وتحليل النمط في تدفق الإشارات بدقة، مما يجعلها مفيدة في تطبيقات مثل التعرف على النمط ومعالجة الإشارات الحيوية.

باختصار أخى الشبكات السائلة تعتمد على تغيير حالة الشبكة بالتأثير على تدفق الإشارات خلالها، مما يجعلها قادرة على معالجة الإشارات الدقيقة بشكل فعال.

حاليًا تبرز الشبكات العصبية السائلة (LNNs) كنموذج جديد وواعد للتعلم الآلي، وتهدف هذه الشبكات إلى محاكاة بنية الدماغ البشري بشكل أكثر دقة، مما يمنحها قدرات فريدة تميزها عن الشبكات العصبية التقليدية.

وهي نوعًا من الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، قادرة على معالجة البيانات بشكل تسلسلي وتتميز الشبكات بخصائص أساسية:

1. تُعالج LNNs البيانات في الوقت الفعلي، بالتالي هي مناسبة للتطبيقات التي تتطلب استجابة فورية للتغيرات الديناميكية.
2. ذاكرة داخلية تسمح لها بتخزين المعلومات من المدخلات السابقة، ونتيجةً لذلك يُمكّنها التعلم من التجارب والتكيف مع المواقف الجديدة.
3. تتكيف باستمرار مع المدخلات الجديدة، مما يسمح لها بتعديل سلوكها وتحسين أدائها بمرور الوقت.
4. تعالج بفعالية المدخلات ذات الطول المتغير، مما يجعلها مناسبة للمهام التي تتضمن بيانات غير متسقة.

بالنسبة للفرق بين الشبكات العصبية السائلة والشبكات العصبية التقليدية، فتتميز LNNs عن الشبكات العصبية التقليدية (NNs) بعدة خصائص رئيسية تم ذكرها منذ قليل، أي العكس صحيح:

• تُعالج LNNs البيانات بشكل تسلسلي، بينما تُعالج NNs البيانات بشكل غير تسلسلي.
• تمتلك LNNs ذاكرة داخلية، بينما تفتقر NNs إلى هذه الخاصية.
• تتكيف LNNs باستمرار مع المدخلات الجديدة، بينما تكون NNs أقل قدرة على التكيف.
• تُعالج LNNs بفعالية المدخلات ذات الطول المتغير، بينما تواجه NNs صعوبات مع هذه البيانات.

وتُظهر LNNs إمكانيات هائلة في مختلف مجالات الذكاء الاصطناعي، تشمل تمكين الروبوتات من التعلم من بيئتها والتكيف مع التغيرات الديناميكية، مما يُحسّن أدائها في المهام المعقدة.

بجانب المساعدة في فهم اللغة الطبيعية بشكل أفضل، وتحسين ترجمة النصوص، وإنشاء محتوى إبداعي، أو في التنبؤ باتجاهات السوق وتحليل البيانات المالية المعقدة، أو في تشخيص الأمراض وتطوير علاجات جديدة وتحليل البيانات الطبية.

بتاريخ منذ ساعة مضت قال Mustafa Suleiman:

حاليًا تبرز الشبكات العصبية السائلة (LNNs) كنموذج جديد وواعد للتعلم الآلي

طيب ان كامبتداي في مجال تعلم الاله هل اشغل بالي بها دولقتي ولا الا لسه شوي