شبكة عصبية خلوية

في علوم الحاسوب والتعلم الآلي، تُعد الشبكات العصبية الخلوية (CNN) أو الشبكات غير الخطية الخلوية نموذجًا للحوسبة المتوازية مُشابهًا للشبكات العصبية، مع اختلاف أنه لا يُسمح بالاتصال إلا بين الوحدات المُجاورة. تتضمن التطبيقات النموذجية مُعالجة الصور، وتحليل الأسطح ثلاثية الأبعاد، وحل المُعادلات التفاضلية الجزئية، وتقليل المشكلات غير المرئية إلى خرائط هندسية، ونمذجة الرؤية البيولوجية، والأعضاء الحسية والحركية الأخرى.

لا ينبغي الخلط بين الشبكات العصبية الخلوية والشبكات العصبية التلافيفية (التي تُسمى أيضًا CNN).

 هندسة الشبكة العصبية الخلوية 
نظرًا لتعدد أنماط معالجات شبكات الالتواء العصبي وتنوع بنياتها المعمارية، يصعب حصرها في تعريف دقيق ومحدد. من منظور هندسي، يمكن تصور هذه المعالجات على أنها منظومة تتألف من وحدات معالجة متعددة المدخلات، ولكنها أحادية المخرج، تتميز بغير خطية سلوكها، وتتصل كل وحدة بعدد محدد من الوحدات المجاورة لها، وفق ترتيب ثابت لا يتغير. وعادة ما يُطلق على هذه الوحدات المعالجة مصطلح "الخلايا العصبية الصناعية" أو ببساطة الخلايا. رياضياً، يمكن تمثيل كل خلية كنظام ديناميكي غير خطي، حيث يتم تخزين المعلومات وتبادلها بين الخلايا عبر حالتها الأولية، ومدخلاتها، والمعاملات التي تحدد سلوكها. وعادة ما تكون ديناميكيات هذه الأنظمة مستمرة، كما هو الحال في شبكات الالتواء العصبي ذات الزمن المستمر (CT-CNN)، إلا أنه يمكن أن تكون منفصلة، كما في شبكات الالتواء العصبي ذات الزمن المنفصل (DT-CNN)."S. Malki, Y. Fuqiang, and L. Spaanenburg, "Vein Feature Extraction Using DT-CNNs", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.H. Harrer and J.Nossek, "Discrete-Time Cellular Neural Networks", International Journal of Circuit Theory and Applications, 20:453-467, 1992.M. Brugge, "Morphological Design of Discrete−Time Cellular Neural Networks", University of Groningen Dissertation, 2005.

تخرج كل خلية عصبية قيمة واحدة تسمى المخرج. هذه القيمة عادة عدد حقيقي، لكنه يُمكن أن تكون مركبًا أو حتى أكثر رباعيًا. في شبكات الالتواء العصبي المتعددة القيم (MV-CNN)، يكون المخرج عادةً قيمة لكل لون في صورة، أما الشبكات ذات المعالجات غير المنتظمة (NUP-CNN) فتستخدم خلايا مختلفة لمعالجة أنواع مختلفة من البيانات، مثل الكلمات والجمل في معالجة اللغة الطبيعية.

 تشوا يانغ سي إن إن 
في بنية شبكة الالتواء العصبي الأساسية التي طرحها تشوا ويانغ (CY-CNN)، كانت حالة الخلية العصبية الصناعية تمثل مجموعًا مرجحًا للمدخلات، بينما كان المخرج دالة خطية قطعية. ورغم ذلك، شأنها شأن الشبكات العصبية المبنية على نموذج البيرسيبترون، كانت هذه البنية محدودة في قدرتها على تمثيل الدوال الرياضية، إذ كانت غير قادرة على تمثيل الدوال غير الخطية مثل دالة XOR. ولذلك، فقد تم تطوير معالجات شبكات الالتواء العصبية غير الخطية (NL-CNN) لتوسيع نطاق الوظائف التي يمكن لهذه الشبكات تمثيلها." E. Gomez-Ramirez, G. Pazienza, X. Vilasis-Cardona, "Polynomial Discrete Time Cellular Neural Networks to solve the XOR Problem", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.

تُعرّف الخلايا في شبكات الالتواء العصبي ضمن فضاء هندسي منظم، حيث يتم ترتيبها بشكل منتظم في صفوف وأعمدة. يمكن أن تأخذ الخلايا أشكالًا متنوعة مثل المربعات، والمثلثات، والسداسيات، أو أشكال أخرى منتظمة. يمكن ترتيب هذه الخلايا في طبقات متعددة، أو في شكل حلقة متصلة. تتصل كل خلية بعدد محدد من الخلايا المجاورة لها، وعادة ما تكون هذه الاتصالات محلية، أي تقتصر على الخلايا القريبة. يمكن لهذه الاتصالات أن تكون فورية أو متأخرة زمنيًا، مما يسمح بمعالجة المعلومات بشكل تسلسلي. تتميز معظم شبكات الالتواء العصبي ببنية منتظمة، حيث تكون جميع الخلايا متشابهة. ومع ذلك، يمكن تصميم شبكات ذات بنية أكثر مرونة، مثل الشبكات ذات أحجام جوار متغيرة (MNS-CNN)، أو الشبكات ذات طبقات متعددة (ML-CNN). هذه البنى المتنوعة تتيح للشبكات التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات وتأدية مهام أكثر تعقيدًا.

يُعرّف النظام بأنه مجموعة من الكيانات المستقلة المتفاعلة التي تشكل كلًا متكاملاً، يكون سلوكه مميزًا وأكبر نوعيًا من كياناته. على الرغم من أن الاتصالات محلية، إلا أن تبادل المعلومات يمكن أن يحدث عالميًا من خلال الانتشار. بهذا المعنى، تُعد معالجات شبكة الالتواء العصبية أنظمة لأن ديناميكياتها مشتقة من التفاعل بين وحدات المعالجة وليس داخل وحدات المعالجة. نتيجة لذلك، تُظهر سلوكًا ظاهريًا وجماعيًا. رياضيًا يُمكن تعريف العلاقة بين خلية وجيرانها، الموجودين ضمن منطقة التأثير، بقانون اقتران، وهذا هو ما يحدد بشكل أساسي سلوك المعالج. عندما يتم نمذجة قوانين الاقتران بالمنطق الضبابي، تكون شبكة الالتواء العصبية ضبابية. عندما يتم نمذجة هذه القوانين بالمنطق الفعلي الحسابي، تصبح شبكة الالتواء العصبية فعلية حسابية. كل من شبكات الالتواء العصبية الضبابية والفعلية الحسابية مفيدة لنمذجة الشبكات الاجتماعية عندما تتحقق الاقترانات المحلية بمصطلحات لغوية.E. Gunay, M. Alci and S. Parmaksizoglu, "N-Scroll Generation in SC-CNN via Neuro Fuzzy Based Non-Linear Function", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.

 التطبيقات 
اهتمامات باحثي CNN مُتنوعة، تتراوح من التطبيقات الفيزيائية والهندسية والنظرية والرياضية والحسابية والفلسفية.

 معالجة الصور 
صُممت معالجات CNN لمعالجة الصور، وعلى وجه التحديد لمُعالجة مُعدل الإطارات العالي جدًا في الوقت الفعلي (> 10 ألف إطار/ثانية) لتطبيقات مثل اكتشاف الجسيمات في سوائل مُحرك الطائرات واكتشاف شمعات الإشعال. في الوقت الحالي، يُمكن للمعالجات تحقيق ما يصل إلى 50 ألف إطار في الثانية، وبالنسبة لتطبيقات مُعينة مثل تتبع الصواريخ واكتشاف الوميض وتشخيص شمعات الإشعال، تفوقت هذه المعالجات الدقيقة على الحاسوب العملاق التقليدي. تُستخدم معالجات CNN في العمليات المحلية، ذات المُستوى المُنخفض، التي تتطلب مُعالجة مُكثفة، وقد أُستخدمت في استخراج الميزات، O. Lahdenoja, M. Laiho and A. Paasio, "Local Binary Pattern Feature Vector Extraction with	CNN", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005. وضبط المُستوى والكسب، واكتشاف ثبات اللون، L. Torok and A. Zarandy, "CNN Based Color Constancy Algorithm", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002. وتحسين التباين، وإزالة الالتواء، L. Orzo, "Optimal CNN Templates for Deconvolution", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006 وضغط الصور، P. Venetianer and T. Roska, "Image Compression by Cellular Neural Networks," IEEE Trans. Circuits Syst., 45(3): 205-215, 1998.R. Dogarut, R. Tetzlaffl and M. Glesner, "Semi-Totalistic CNN Genes for Compact Image Compression", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. وتقدير الحركة، Y. Cheng, J. Chung, C. Lin and S. Hsu, "Local Motion Estimation Based On Cellular Neural Network Technology for Image Stabilization Processing", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.A. Gacsadi, C. Grava, V. Tiponut, and P. Szolgay, "A CNN Implementation of the Horn & Schunck Motion Estimation Method", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. وترميز الصور، وفك ترميز الصور، وتجزئة الصور، S. Chen, M. Kuo and J. Wang, "Image Segmentation Based on Consensus Voting", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.G. Grassi, E. Sciascio, A. Grieco and P. Vecchio, "A New Object-oriented Segmentation Algorithm based on CNNs - Part II: Performance Evaluation", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005. وخرائط تفضيلات التوجيه، J. Wu, Z. Lin and C. Liou, "Formation and Variability of Orientation Preference Maps in Visual Cortex: an Approach Based on Normalized Gaussian Arrays", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005. وتعلم التعرف على الأنماط، C. Wu and C. Cheng, "The Design of Cellular Neural Network with Ratio Memory for Pattern Learning and Recognition", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000. C. Wu and S. Tsai, "Autonomous Ratio-Memory Cellular Nonlinear Network (ARMCNN) for Pattern Learning and Recognition", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. وتتبع الأهداف المُتعددة، G. Timar and C. Rekeczky, "Multitarget Tracking Applications of the Bi-I Platform: Attention-selection, Tracking and Navigation", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. وتثبيت الصور،  وتحسين الدقة، T. Otake, T. Konishi, H. Aomorit, N. Takahashit and M. Tanakat, "Image Resolution Upscaling Via Two-Layered Discrete Cellular Neural Network", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. وتشوهات الصور، ورسم الخرائط، وإصلاح الصور، A. Gacsadi and P. Szolgay, "Image Inpainting Methods by Using Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005. والتدفق البصري، B. Shi, T. Roska and L. Chua, "Estimating Optical Flow with Cellular Neural Networks," Int’l Journal of Circuit Theory and Applications, 26: 344-364, 1998. وتحديد الخطوط، Szalka, G. Soos, D. Hillier, L. Kek, G. Andrassy and C. Rekeczky, "Space-time Signature Analysis of 2D Echocardiograms Based on Topographic Cellular Active Contour Techniques", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006.T. Szabot and P. Szolgay, "CNN-UM-Based Methods Using Deformable Contours on Smooth Boundaries", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. واكتشاف الأجسام المتحركة، G. Costantini, D. Casali, and R. Perfetti, "Detection of Moving Objects in a Binocular Video Sequence", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. واكتشاف محور التناظر، G Costantini, D. Casafi., and R. Perfetti, "A New CNN-based Method for Detection of the Axis of Symmetry.", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. ودمج الصور.I. Szatmari, P. Foldesy, C. Rekeczky and A. Zarandy, "Image Processing Library for the Aladdin Computer", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005.I. Szatmari, P. Foldesy, C. Rekeczky and A. Zarandy, "Image processing library for the Aladdin Visual Computer", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002.K. Wiehler, M. Perezowsky, R. Grigat, "A Detailed Analysis of Different CNN Implementations for a Real-Time Image Processing System", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000.

نظرًا لمرونتها وقدراتها على المعالجة، تُستخدم معالجات CNN لتطبيقات ميدانية جديدة مثل تحليل اللهب لمراقبة الاحتراق في محرقة النفايات، L. Bertucco, A. Fichaa, G. Nmari and A. Pagano, "A Cellular Neural Networks Approach to Flame Image Analysis for Combustion Monitoring", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000. وكشف الألغام باستخدام التصوير بالأشعة تحت الحمراء، وذروة مجموعة المسعر للفيزياء الطاقة العالية، C. Baldanza, F. Bisi, M. Bruschi, I. D’Antone, S. Meneghini, M. Riui, M. Zufa, "A Cellular Neural Network For Peak Finding In High-Energy Physics", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2000. واكتشاف الشذوذ في خرائط المجال المُحتمل للجيوفيزياء، E. Bilgili, O. Ucan, A. Albora and I. Goknar, "Potential Anomaly Separation Using Genetically Trained Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002. واكتشاف النقاط بالليزر، C. Rekeczky and G. Timar "Multiple Laser Dot Detection and Localization within an Attention Driven Sensor Fusion Framework", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2005. وفحص المعادن لاكتشاف عيوب التصنيع، Z. Szlavikt, R. Tetzlaff, A. Blug and H. Hoefler, "Visual Inspection of Metal Objects Using Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. واختيار الأفق الزلزالي. كما تُستخدم لأداء وظائف القياسات الحيوية، R. Dogaru and I. Dogaru, "Biometric Authentication Based on Perceptual Resonance Between CNN Emergent Patterns and Humans", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2002. مثل التعرف على بصمات الأصابع، T. Su, Y. Du, Y. Cheng, and Y. Su, "A Fingerprint Recognition System Using Cellular Neural Networks", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. واستخراج ميزات الأوردة، وتتبع الوجه، S. Xavier-de-Souza, M. Van Dyck, J. Suykens and J. Vandewalle, "Fast and Robust Face Tracking for CNN Chips: Application to Wheelchair Driving", Int’l Workshop on Cellular Neural Networks and Their Applications, 2006. وتوليد مُحفزات بصرية من خلال الأنماط الناشئة لقياس الرنين الإدراكي.

 روابط خارجية 
 الصفحة الرئيسية لـ Eutecus

 مراجع 

تصنيف:شبكات عصبونية اصطناعية