تعريف المعلمات و الاوزان و ةلانحياز
تعريف المعلمات و الأوزان و الإنحياز
المعلمات (Parameters)
الأوزان (Weight)
الأوزان هي العامل الأساسي في تحديد قوة وأهمية كل إدخال في عملية صنع القرار داخل الخلية العصبية، عندما يتم إدخال البيانات إلى الشبكة، يتم ضرب القيمة الرياضية لكل إدخال بوزنه الخاص.
مثال عن اتخاذ قرار شراء منزل:
لنفترض أنك تتخذ قرار الشراء بناء على 3عوامل ( السعر،الموقع، مساحة المنزل) هذه العوامل الثلاثة هي (المدخلات)، فإذا كنت ترى أن الموقع أهم من السعر والمساحة، فإنك تخصص وزنا أكبر للموقع عند تقييم المنزل، هذا الوزن يترجم إلى قيمة رياضية تضرب في قيمة الموقع لتجعل تأثيره على القرار النهائي (الشراء/الرفض) أكبر بكثير من تأثير السعر أو المساحة.
هكذا هي الأوزان، هي قيم رياضية (سالبة أو موجبة) مخصصة لكل رابط بين الخلايا. هذه القيمة تحدد مدى مساهمة ذلك الإدخال في التأثير على النتيجة النهائية للشبكة، وكلما كانت القيمة المطلقة للوزن مرتفعة، كلما زاد تأثيره على المخرجات.
الانحياز (Bias)
الانحياز هو قيمة رياضية مضافة الى ناتج ضرب القيمة العددية للبيانات مع الأوزان ، مهمتها جعل النتيجة أقرب إلى الحقيقة (ليس بشكل مباشر)، ولكن من خلال ازاحة دالة التنشيط ليعطي مرونة أكثر للنظام في انتاج مخرجات صحيحة، وهو لا يتفاعل مع البيانات الخام مباشرة بل يأتي دوره بعد نتيجة العملية الحسابية المشار إليها، و هو نوع من انواع (المعلمات) مثله مثل الاوزان، يمكن تبسيط المفهوم بمثال : لو انك اردت تعديل درجة حرارة الغرفة من خلال جهاز التحكم بالتكييف، بدل أن تبدأ كل مرة بزيادة أو إنقاص درجة الحرارة ابتداء من الصفر، يمكنك برمجة جهاز التحكم على درجة (20) على سبيل المثال، كمقياس وسطي تزيده أو تنقصه في كل مرة مما يعطيك مرونة أكثر في التعامل مع المسألة، هذه الدرجة الوسطية هي معادل (الانحياز) في الشبكة العصبية .
تعليقات
إرسال تعليق