هي نوع من أنواع الشبكات العصبونية الاصطناعية المُصممة لتعمل بطريقة تحاكي النظام البصري لدى الإنسان. حيث تستخدم بشكل أساسي في تطبيقات التعلم العميق التي تهدف إلى تصنيف الصور أو تجميع الصور المتشابهة أو التعرف على الأشياء في الصور ومقاطع الفيديو، مثل التعرف على الوجوه أو الأشخاص أو الأورام في الصور الطبية وغيرها.
تتميز الشبكات العصبونية الالتفافية بقدرتها على تحديد أهمية الأشياء والعناصر الموجودة ضمن الصور والتمييز بينها. وتتطلب قدراً أقل من المعالجة المُسبقة لصور الدخل مقارنة بغيرها، وذلك نظراً لكونها قادرة على تعلم استخلاص الميزات تلقائياً عند تدريبها بشكل كافي. كما أنها تقوم بتخفيض الصور إلى شكل تسهل معالجته دون فقدان الميزات الضرورية للحصول على النتائج المتوقعة.
تلعب الشبكات العصبونية الالتفافية دوراً رئيسياً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي عموماً والرؤية الحاسوبية على وجه الخصوص؛ مثل السيارات ذاتية القيادة والتعرف على الوجوه وأنظمة توصيات المحتوى وغيرها الكثير. ومن أهم الشبكات المتاحة اليوم شبكة لي نت (LeNet) وأليكس نت (AlexNet) وجوجل نت (GoogLeNet).
تتألف الشبكات العصبونية الالتفافية من طبقات متعددة يكون خرج كل منها عبارة عن دخل للطبقة التالية. وتتمثل وظيفة الطبقة الأولى عادةً بتحديد الميزات الأولية في الصور مثل الحواف الأفقية والعمودية والقطرية. ثم تقوم الطبقة التالية بتحديد الميزات الأعقد مثل الزوايا أو الأشكال الناتجة عن تجميع الحواف. ومع التقدم من طبقة إلى أخرى تبدأ عملية تحديد الميزات عالية المستوى مثل الأشياء والوجوه وغيرها.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.