شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

44
لد ي ف ب و ه كات ب ش س ي ادر ن س ح م .

Transcript of شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

Page 1: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

هوبفيلد شبكات

ادريس . حسن م

Page 2: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

المقدمة اضاءة

البروفيسور • انجاز من عصبونية شبكة John Hopfieldهي

الواحدة • الطبقة ذات الشبكات من ( Single-Layer Net) تصنفما & وغالبا الوصالت، أوزان من واحدة طبقة من تتألف حيث

من اإلشارات تستقبل دخل وحدات إلى فيها الوحدات تنقسمالشبكة استجابة قراءة يمكن خرج ووحدات الخارجي، العالم

منها.الدخل • وحدات تكون التقليدية، الطبقة وحيدة الشبكات في

دخل بوحدات مرتبطة غير ولكنها الخرج، بوحدات & كليا مرتبطة. أخرى خرج بوحدات مرتبطة غير الخرج ووحدات أخرى،

وحل • األشكال، على التعرف هوبفيلد، شبكة تطبيقات أهم منالمتجول ) البائع مسألة في األقصر الطريق إيجاد األمثلية مشاكل

الشهيرة(.

Page 3: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

هوبفيلد شبكة بنية

العصبونات • من عدد من هوبفيلد شبكة تتألفبشكل ،( Nالمتصلة ) الفعالة قيمها تحدMث التي

كل وتكون العصبونات، باقي عن ومستقل متزامنبنفس وخرج دخل عن عبارة فيها العصبونات

كل بدخل عصبون كل خرج ربط يتم حيث الوقت،مع ) العصبون خرج ربط يتم وال األخرى العصبونات

دخله(.هي )-• الفعالة يمكن(. 1,+1القيم الحاالت بعض وفي

1 , 0وضعها

Page 4: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

) العتبة ) تابع المستخدم التفعيل تابع

•) العتبة ) تابع المستخدم التفعيل تابعخرج • من يحد التابع هذا يصبح العصبونإن بحيث

& تماما أكبر الدخل كان إذا الواحد مساويا الخرجمساويا - الخرج ويصبح الصفر كان 1من إذا

& مساويأ يكون وعندما الصفر، من أصغر الدخل. السابقة الخرج قيمة يعيد فإنه للصفر 1 0;

1 0;sgn( ) if xif xx

Page 5: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

التعليم خوارزمية

التي • عصبونات من عدد هوبفيلد شبكات تملكبها مرتبطة اوزان عصبونات Wiلها يوجد وال

جميع تكون ان فيمكن للخرج او للدخل خاصةخرج الوقت بنفس جميعها و دخل العصبونات

تحديث • يتم حتى الخرج حالة على المحافظة يتمالعصبية الخاليا جميع

Page 6: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

التعليم خوارزمية

التالية :• العمليات يتبع العصبية الخاليا تحديثحساب- 1 يتم ثم منها لكل االوزان و الدخل قيم تحديد يتم

المجموع :

للقيمة – +2 الخرج تركيزحالة المجموع 1يتم كان اذاالقيمة - الى و الصفر يساوي او اكبر كان 1السابق اذا

الصفر من & تماما اصغر المجموع

التحديث – 3 عملية تنتهي حتى الخرج على الحفاظ يتمالتالية .

Page 7: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

التعليم خوارزمية

بينها • فيما مترابطة الشبكة في العصبونات جميعفيها بنفسه مرتبط غير العصبون لكن و

العصبون • من االتصال لوزن العصبون jنرمز الىi : التالي يكون Wijبالرمز Wij=Wjiبحيث

الوزن • مصفوفة في االوزان جميع تمثيل wيتم

الخاليا : تحديث لعملية اساسيتان طريقتان هناكالمتزامن- 1 غير التحديثالمتزامن- 2 التحديث

Page 8: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

المتزامن- 1 غير التحديث

حساب • يتم بعدها ، واحد عصبون اختيار يتمالمجموع

بعدها مباشرة والتحديث

باختيار • او ثابت يترتيب بذلك القيام يمكنعشوائي

ذلك : • نسمي العشوائي التحديث اختيار تم اذاالمتزامن غير العشوائي التحديث

Page 9: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

المتزامن -1 غير التحديث

عملية • بدون الخاليا لجميع المجموع حساب يتمبداية تحديث

واحدة • دفعة للخاليا التحديث عملية يتم بعدهاحسابه تم الذي للمجموع & وفقا

Page 10: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

خاصة هوبفيلد شبكة هنامترابطة شبكة هي

الزرقاء العصبونات من يتم الدخلالرسم في الصفراء العصبونات هي الخرجالخرج و الدخل تربطبين التي هي الشبكة ذاكرة

Page 11: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

هوبفيلد شبكة استخدام

التالي : • النحو على هوبفيلد شبكة استخدام طريقةعقد • على او العقد كل على معين نمط ادخال يتم

فقط معينةباستخدام • التكرارات من لعدد الشبكة بعدها تخضع

المتزامن غير او المتزامن التحديثنمط • أي لمعرفة زمنية فترة بعد التحديث ايقاف يتم

الشبكة في الموجودعدد • هي هوبفيلد شبكة من االساسية الفكرة حيث

الوزن مصفوفة في تخزينها يمكن التي االنماط

Page 12: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

االنماط • من جزء على يحتوي الدخل كان اذاهي الشبكة خرج سيكون عندها المخزنة

استردادها سيتم حيث االساسية االنماطالمحتوى • المعنونة الذاكرة يسمى ما وهذا

(CAM)

الشبكة • في تخزينها يتم التي األنماط وتنقسممترابطة : . و رتل جزأين في

Page 13: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

استعادة • سيتم ، الشبكة في رتل ادخال تم اذامصفوفة في تخزينه تم الذي بمجمله النمط

الترابط.. تستعيد الشبكة الطريقة بهذه الوزنمعين رتل الى المنتمي

و • الوزن مصفوفة تحديد هو االساسي الشيء & اذالمصفوفة معرفتهما يجب اساسين شرطين هناك

الوزن : متناظرة- 1 مصفوفة هي الوزن Wij=Wjiمصفوفة

الذاتي- 2 التوصيل عدم wii = wjj = 0شرط

Page 14: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

عصبونبن • من شبكةهما + للترابط فقط احتماالن في 1هناك في 1او -Aكما كما

B

هو- +1 الوزن كان المستقرة 1إذا حاالت من نوعان هناك ،المتزامن التحديث {. 1, −1}−او {, 1, +1}+تحت

هو- +2 الوزن كان المستقرة 1إذا حاالت من نوعان هناك ،المتزامن التحديث {. 1, +1}−او {, 1, -1}+تحت

التحديث- من تتقارب الشبكةهذه تحت المتزامن غير

الشروط

Page 15: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

الشبكة تدريبفي • الحالة Aالعقد الى البدائية القيم على & اعتمادا ستصل

1 , -1او -1, +1المستقرة +

: : لدينا النهائية الحالة w = [+1, +1 ]الثبات

اولى بالقيم حالة منها كل 1 = -1 * +1- ]1[-عقد

ثانية بالقيم حالة 1 = +1 * +1+ ]1[+عقدالشكل • في النهائية - Bالعقد الحالة الى 1، +1ستصل

هنا : : لدينا النهائية الحالة w = [-1,-1]الثبات

ثانية حالة اولى حالة1 = +1 * -1- ]1,-1[+عقد 1 = -1 * -1+ ]1,-1[+عقد

And -1 * -1 = +1 +1 * -1 = -1

Page 16: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

A

يوجد • ال المتزامن التحديث انتهاء حالة في انه الحظعمليات دوري بشكل سيتم أي للشبكة مستقرة حالة

تبادل ! هوبفيلد : • شبكة من مهمين جانبين السابق المثال يوضحالوزن- 1 على تعتمد النهائية القيمةحالة- 2 الخرج قيمة ستحدد للدخل قيمة أي عمياء الشبكة

A

وهو متذبذبة، حالة إلى يؤدي أن يمكن المتزامن التحديثالمتزامن غير التحديث على ينطبق ال أمر

Page 17: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

الوزن مصفوفة وضبط تهيئة

الوحيد :• النمطالسابقة العصبونات ثنائية الشبكة على ينطبق ما

الوزن كان اذا أي الكبيرة الشبكات على ينطبقايجابي + العصبونين العصبونان 1بين سيعملاالتجاه بنفس بعضهما دفع على

السلبي - للوزن بالنسبة معاكس 1وبشكل

Page 18: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

عصبون : • لدينا عصبون iبفرض مع 1بوزن +jمتصلالعصبون • * iيساهم كان اذا ايجابي بشكل الدخل الوزن بمجموع

القيمة + يحمل -1يحمل كان اذا سلبي بشكل 1والعصبون • ان نجد هنا العصبون iمن اتجاهه jيدفع بنفس

السلبي باالتجاه او بااليجابسيقوم • سلبي الوزن كان اذا معاكس باالتجاه jبدفع iبشكل

المعاكسمن • متجه اجل من حيث هيب قاعدة تطبيق يمكن Nهنا

الى نحتاج قيمها Nقيمة الوزن مصفوفة وتكون عقدةبالعالقة : Wij=Xi * Xjمحسوبة

Page 19: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

العملية :• لتوضيح مثال التالي الشكلالنمط 4• لتخزين عقدللعقد ] 1 ,1 ,1 ,-1[ بالترتيب

1, 2, 3, 4

متناظرة الوزن مصفوفة والنWij=Wjiفأن

كل بين الخطين استبدلنا لذافقط واحد بخط عصبونبن

Page 20: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

الشبكة • لهذه المثلى هي االوزان ان نالحظاعلى • يأخذ عصبون كل السابق النمط حال في انه بمعنى

الخاليا ثنائية الشبكة حال في كما قيمة ادنى اوالنمط : • نأخذ ذلك الشبكة xالثبات هذه لتدريب اخذ الذي

العصبون بتحديث نقوم و الشبكة في ماذا iموجود هنا ،؟ سيحصل

* بواسطة لعقدة وزن الدخل مجموع يشار ما غالباللعقدة المحلي بالحقل المسمى

Page 21: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

كان • حساب wijاذا يمكن عندها النمط هذا لتخزين اختياره تمh

أي ، العقد جميع على ينطبق ما و Xiوهذا و القيمة تغير ال هنابالمجمل ! مستقر النمط

استبدلنا • لو يحدث ماذا v = -xحيث vبالنمط xلكن

حساب و التحديث عند سيحصل ؟ hماذا

اتت هنا من و & ايضا كامل بشكل مستقرة الشبكة ان نالحظالتعمية تسمية

Page 22: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

التعلم خوارزمية خطوات

هيب ) (1. قاعدة باستخدام االنماط لتخزين االوزان تهيئةخارجي. 2 دخل كل اجل من : xمن التالية الخطوات نفMذ

A . الدخل متجه الى مساو للشبكة المبدئي التفعيل تعيينالخارجي :

B ( : . اختيار خرج وحدة كل اجل من التالية الخطوات نفMذالخرج ( لوحدات عشوائي

.I الشبكة خرج احسب.II التنشيط : Yiتحديد التالي ) ( وفق الخرج اشارة.III قيمة المفعMل . Yiبث المتجه يحدMث هذا األخرى الوحدات لجميعالهدف . . 3 مع الشبكة التقاء اختبر

Page 23: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

مثال

الشبكة • في ن Mمخز المتجه لديناالى • التالي المشوه المتجه بادخال سنقوم

الشبكة :خرج • لكشف هوبفيلد خوارزمية خطوات اتبع

الشبكة

Page 24: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

الحل

وردت • كما السابقة الخطوات نتبعهي- : 1• الوزن مصفوفة

خارجي- 2• دخل كل اجل الخطوات xمن نفMذمن : التالية

A . مساو للشبكة المبدئي التفعيل تعيينالخارجي : الدخل متجه الى

Page 25: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

B : . خرج وحدة كل اجل من التالية الخطوات نفMذسنختار) ( الخرج لوحدات عشوائي Y_in1اختيار

.I الشبكة خرج احسب.II التنشيط : Yiتحديد التالي ) ( وفق الخرج اشارة

فيكون :قيمة|||. يحدMث . Yiبث هذا األخرى الوحدات لجميع

كالتالي : المفعMل المتجه

Page 26: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

اختيار ) • كالتالي الدخل عناصر لبقية العملية تكرارعشوائي (:

Page 27: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

الهدف : • مع الشبكة التقاء اختبران سنجد خرج وحدة لكل التحديث عملية بعد

النتيجةاالساسي ! الشبكة دخل مع يتوافق ما وهو

Page 28: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

هوبفيلد طاقةعقدة :• لكل الطاقة تعريف يمكننا

كان • حال في موجبة مختلفتين ! h , xالطاقة اشارتين منالن • االشارة تغيير الى سيؤدي المتزامن العقدة تحديث

التحديث وبالتالي ، مختلفة اشارة يمتلك المحلي الحقلاو االيجاب الى السلب من الطاقة اشارة تغيير الى سيؤدي

بالعكس ! طاقة • لديها المستقرة الحالة أن فكرة مع يتوافق وهذا

منخفضة.

Page 29: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

بأكملها :• للشبكة الطاقة تعريف يمكننا

الشبكة • لتدريب استخدامه تم الذي النمط انمستقرة ) حالة للطاقة االدنى الحد يعطي

بالتالي ( : و عظمى

Page 30: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

واحد نمط استقرار

فيها • تكون التي الحالة في بحثنا لقد اآلن حتىاستخدامها تم التي الشبكة في األنماط نفس

. آخر نمط أن نفترض دعونا اآلن الشبكة لتدريب. الشبكة في

النمط yالنمط • انه xنفس عنه يخلف لكنفقط ! عقد لثالث

لديها التحديث .. nوالشبكة بعملية سنقوم و عقدة؟ المحلي الحقل الحقل هو ما اآلن

Page 31: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

السابق : • المجموع بتقسيم نقومالتدريب- لنمط بالقيمة معاكسة عقد xثالث

العقد- ) على ( N-3وبقية القيمة نفس تمتلكالتالي : الشكل

Page 32: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

افتراض

تبقى • او تنخفض اما هوبفيلد في الطاقةاما ... تسبب التحديث عملية ان حيث نفسهاعلى اشارته ابقاء او العصبون اشارة بتغيير

حالها مصفوفة • ان هوبفيلد طاقة في يجري ما يعود

و هيب قاعدة الى يحتاج ما وهذا متناظرة الوزنهيب عن يلزم ما سنشرح لذا هيب قاعدة تعميم

!

Page 33: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

التعميم و هيب قاعدة

بمقلوب • المصفوفة عناصر بضرب سنقومديناميكية على يؤثر لن بدوره هذا و العصبونات عدد

الرقم ! بنفس ضربت عناصرها جميع الن الشبكةأي :•الشبكة ... • في نمط من اكثر تخزين اآلن يمكننا كيف

ذلك : كيف لنعرفنمطان لدينا تخزينهما )x)1( AND x)2لنفترض نريد و

االوزان جمع عن الناتجة الرياضية الطريقة سنتبع هنا

Page 34: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

عناصر • تحسب االول النمط اجل من بدايةالوزن : مصفوفة

مصفوفة • عناصر تحسب الثاني النمط اجل منالوزن :

Page 35: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

بالجمع :•

على • التعميم اجل هيب pمن قاعدة نجد نمطالمعممة :

العقدة • قيمة هي النمط Iحيث Kفي

Page 36: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

هيب تعميم و الطاقة

انماط • لذا بعضه مع ستداخل االثنين الوزن مصفوفاتالى الشبكة تسعى ذلك مع و مطلقة تعد لم التدريب

قيمة .. اقرب الى ستسعى هنا ممكنة طاقة اقل نقطةجيد بشكل محقق يبقى هذا و الطاقة لتابع دنيا محلية

ال االنماط و يكفي بما كبيرة الشبكة كانت حال فيبعضها . مع تتشابه

بالشكل • الشرط نكتب ان عدد Pحيث P<< Nيمكنناو العصبونات Nاالنماط عدد

الشبكة • ديناميك فان السابق الشرط تحقق حال فيللطاقة محلية قيمة ادنى الى بالشبكة سيؤدي الداخلي

Page 37: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

المزيفة الدنيا ! القيمو • للطاقة محلية دنيا قيم تولد التي االنماط عن ناتجة هي

في داخلة او متوافقة غير هي لكن و استقرار الى تؤدي & اصال التدريب عملية

نرى • ان يمكننا الشبكة في انماط ثالث من اكثر تخزين تم اذادنيا قيم ستولد المتماثلة غير المصفوفات ان

؟ • بذلك المقصود ماالغالبية قيم خالل من القيمة تعريف يتم عقدة، لكل

القيم - تحمل انماط ثالث في العقدة لنفس & 1و 1و -1مثالالنمط في لها النهائية النتيجة ستكون الثالثة لالنماط بالنسبة

هو - القيم -1النهائي غالبية 1الن

Page 38: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

سنقوم : • عقد عشر من شبكة اجل من مثالالرابع النمط نجد سوف و انماط ثالث بادخال

الثالثة : االنماط ادخال عن الناتج الغالب

الغالب : • النمط

Page 39: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

حوض • من نوع يولد السابق الغالب النمطفي به التدريب عملية تنتهي ما & وغالبا الجذب

شرطين : حالةعدد • من اكبر عصبوناتها عدد الشبكة كانت

االنماط متشابهة • غير االنماط

Page 40: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

اثبات

نمط • الشبكة، X ~عندما فيوجود • عن الناتجة الطاقة :xتعطى

فأنه :wنقترض • متناظرة

النيرون • تحديث يحافظ Xpعند ان اما خياران هناكأي فان اليه توصلنا ما وحسب يغيرها او قيمته علىوهذا اقل طاقة الى سيؤدي العقدة قيمة في تغيير

حسابيا نبرهنه ان يمكن ما

Page 41: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

الرياضي : • البرهانالتحديث )E)tنفترض • قبل الطاقةالنمط • نمرر Xبعدها

التحديث • بعد الطاقة تصبح )E)t+1اآلن

العصبون • الستثناء الطاقة معادلة نكتب Xpاالن

هي • الجديدة العصبون *Xpقيمة

Page 42: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

•E)t+1( اخذ ان بعد الجديدة الطاقة قيمةاصبح و الجديدة القيمة * Xpالعصبون

الحاصل : • الطاقة فرق نحسب

Page 43: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد

السابقة • العالقة تصبح الوزن مصفوفة تناظر بسبب

احتماالن • هنااالول1.

يؤدي هذالدينا

فيكون

الثانية : الحالة اثبات يمكن وبالمثل

Page 44: شبكة الذكاء الصنعي هوبفيلد