payamvha/North_RAG huggingface dataset:
یک ماشین تولیدی قابل فهم است، روی یک ماشین کنترل عددی (CNC) بارگذاری می‌شوند. از آن‌جایی که یک قطعه خاص برای ساخته شدن ممکن است به ابزارهای متفاوتی مانند: مته، ارّه و … نیاز داشته باشد؛ ماشین آلات مدرن اغلب ترکیبی از ابزارهای متعدد در یک «اتاقک» واحد هستند. تاریخچه و کلیات. اولین ماشین ابزار دارای کنترلر عددی (NC) در سال ۱۹۵۲ و در دانشگاه MIT ساخته شد. این ماشین دارای کنترل حلقه بسته موقعیت دهی سه-محوره بود و به‌طور کلی به عنوان اولین ماشین ابزار دارای کنترل‌کننده عددی شناخته می‌شود. در سال ۱۹۵۸، اولین
عددی شناخته می‌شود. در سال ۱۹۵۸، اولین مرکز ماشینکاری NC توسط Kearney و Trecker به بازار عرضه شد. مرکز ماشینکاری تلفیق مجموعه‌ای از ماشین‌های ابزار مختلف بود که قادر به انجام بسیاری از فرایندها بودند (فرزکاری، دریل کاری، قلاویزکاری و بورینگ). این دستگاه NC قابلیت موقعیت‌یابی خودکار را داشت. تقریباً از همان ابتدا برای کمک به برنامه‌ریزی این ماشین‌ها، نیاز به رایانه بود. در عرض ۱۰ سال، ماشین آلات NC به ریزپردازنده‌های مستقل مجهز شدند و آنها را تبدیل به ماشین ابزار کنترل عددی رایانه‌ای (CNC) کردند که
ماشین ابزار کنترل عددی رایانه‌ای (CNC) کردند که می‌توانستند مستقیماً برنامه‌ریزی شوند، اگرچه اصطلاح NC هنوز هم برای اشاره به فناوری پایه استفاده می‌شود. با ظهور ماشین‌های نوع NC (و اخیراً ربات‌های قابل برنامه‌ریزی)، دو نوع اتوماسیون تعریف شد: اتوماسیون سخت یا ثابت که ماشین‌های انتقال و ماشین‌های پیچ‌زنی اتوماتیک که توسط بادامک کنترل می‌شوند نمونه‌های آن هستند و اتوماسیون انعطاف‌پذیر یا اتوماسیون برنامه‌پذیر که ماشین‌های CNC و ربات‌های یادگیرنده و برنامه‌پذیر نمونه‌های آن هستند. در این ماشین‌ها کنترل به جای
نمونه‌های آن هستند. در این ماشین‌ها کنترل به جای اینکه در سخت‌افزار باشد در داخل نرم‌افزار انجام می‌شود. کنترل عددی یا NC از یک زبان پردازشی برای کنترل حرکت ابزار برشی یا قطعه کار یا هر دو استفاده می‌کند. این برنامه‌ها مسیر یا موقعیت‌های پایانی را که ابزار برش یا سایر تجهیزات باید دنبال کنند، همراه با پارامترهای ماشینکاری (سرعت، نرخ باردهی و عمق برش) برای ساخت قطعه مورد نظر، مشخص می‌کنند. دستگاه‌های CNC می‌توانند هندسه‌های پیچیده را کنترل کرده و قطعات متوالی را با دقت تکرار کنند. قطعات ساخته شده در آینده
را با دقت تکرار کنند. قطعات ساخته شده در آینده همان قطعات ساخته شده امروز خواهند بود. تکرارپذیری و کیفیت نسبت به دستگاه‌های معمولی (دستگاه‌های دستی) بهبود می‌یابد. می‌توان دستگاه‌های کارگیر (Workholding devices) را جامع تر کرده و زمان ستاپ و تغییرابزار را کاهش داد. به همین دلیل استفاده از ماشین‌های ابزار برنامه‌پذیر می‌تواند برای تولید چندین قطعه یا حتی یک قطعه تنها، مقرون به صرفه باشد. ترکیب ماشین‌های برنامه‌پذیر با اصول مدیریتی تولید ناب (lean manufacturing) می‌تواند به افزایش فوق‌العاده کیفیت و بهره‌وری
می‌تواند به افزایش فوق‌العاده کیفیت و بهره‌وری بینجامد. في السنوات الأخيرة، بُذلت محاولات في السنوات الأخيرة لإدخال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في التصنيع باستخدام الحاسب الآلي والصيانة التنبؤية والتحكم التكيفي في تحسين العمليات واكتشاف العيوب. اصول کار ماشین‌های CNC. کنترل یک ماشین ابزار با استفاده از ورودی‌های متغیر توسط یک برنامه رایانه‌ای به عنوان کنترل عددی شناخته می‌شود و توسط انجمن صنایع الکترونیکی (EIA) به این صورت تعریف می‌شود: "سیستمی که در آن اَعمال با درج مستقیم داده‌های عددی کنترل می‌شوند.
اَعمال با درج مستقیم داده‌های عددی کنترل می‌شوند. سیستم باید حداقل برخی از داده‌ها را به طور خودکار تفسیر کند. " به‌طور سنتی، ماشین‌های ابزار NC دارای یک واحد کنترل ماشین (MCU) هستند (گاهی به آن کنترلر می‌گویند)، که خود از دو قسمت تشکیل شده‌است: واحد پردازش داده (DPU) و واحد حلقه های-کنترل (CLU). DPU داده‌هایی که از روی نوار یا هر وسیله دیگری خوانده می‌شود پردازش کرده و اطلاعاتی از قبیل: موقعیت دقیق هر محور، جهت حرکت نرخ باردهی، و دیگر سیگنال‌های کنترل عملکرد-کمکی را به CPU ارسال می‌کند. CLU مکانیسم‌های
را به CPU ارسال می‌کند. CLU مکانیسم‌های حرکت دستگاه را اداره می‌کند. سیستم موقعیت‌یابی در کنترل عددی. موقعیت‌یابی یکی از کارهایی است که در جریان کنترل عددی و در دستگاه‌های سی ان سی باید انجام گیرد تا دقت انجام کار برش و حکاکی در دستگاه در بالاترین سطح ممکن قرار گیرد. دستگاه‌های CNC و NC از دو شیوه متفاوت برای موقعیت‌یابی استفاده می‌کنند که یکی از آنها سامانه کنترل حلقه باز (Open-loop controller) و دیگری سامانه کنترل حلقه بسته (closed loop system) است. در سیستم‌های حلقه باز سیگنال‌ها توسط کنترلر به
در سیستم‌های حلقه باز سیگنال‌ها توسط کنترلر به سرووموتورها فرستاده می‌شود، اما میزان حرکت یا موقعیت نهایی میزکار، جهت اصلاح آن سنجیده نمی‌شود. در مقابل، سیستم حلقه بسته به ترنسدیوسرها، سنسورها و شمارنده‌های مختلفی مجهز است که موقعیت میز کار را به‌طور دقیق اندازه‌گیری می‌کنند. از طریق کنترل بازخورد دار، موقعیت میزکار با سیگنال فرستاده شده مقایسه شده، و زمانی که موقعیت میز با سیگنال فرستاده شده یکسان شد، حرکت متوقف می‌شود. سیستم کنترل حلقه باز. سیستم کنترل حلقه باز که تحت عنوان سیستم بدون پسخورد نیز نامیده
باز که تحت عنوان سیستم بدون پسخورد نیز نامیده می‌شود، یک سیستم کنترلی است که در آن خروجی کار تأثیری بر گام‌های بعدی ندارد. در واقع در این سیستم، خروجی کار نه اندازه‌گیری می‌شود و نتیجه آن بر کارهای بعدی دستگاه تأثیر گذاری می‌شود. این روش در دستگاه‌های کنترل عددی بسیار ارزان قیمت است و امروزه در دستگاه‌های پیشرفته کمتر از آن استفاده می‌شود. نکته مهم در این روش، سهولت کار دستگاه است که نیازی به تنظیمات پیشرفته ندارد. اگر کالیبراسیون دستگاه به شکل مناسب انجام نگیرد یا اغتشاشاتی در انجام کار به وجود بیاید،
نگیرد یا اغتشاشاتی در انجام کار به وجود بیاید، سیستم حلقه باز چندان مطلوب نیست و به جای آن از سیستم حلقه بسته استفاده می‌شود. دستگاه‌های CNC ساده گاهی از کنترل حلقه باز استفاده می‌کنند. استفاده از استِپ موتور برای دستیابی به جابجایی محور مورد نظر با ارسال تعدادی پالس DC کنترل شده، نمونه ای از کنترل حلقه باز CNC است. کنترل حلقه باز از نظر اقتصادی مقرون به صرفه است، اما نمی‌تواند بررسی کند که حرکت مورد نظر، واقعاً حاصل شده یا اینکه خطا را تصحیح کند. سیستم کنترل حلقه بسته. سیستم کنترل حلقه بسته یا سیستم
کنترل حلقه بسته. سیستم کنترل حلقه بسته یا سیستم پسخوردی به سیستمی گفته می‌شود که حرکت بعدی سیستم تحت تأثیر خروجی آن قرار دارد. در واقع بازخورد هر کدام از فعالیتهای دستگاه به کنترل کننده ارائه می‌شود تا بتواند از این طریق اشتباه در موقعیت‌یابی، سرعت و شتاب خود را درست کند و تغییرات لازم را به وجود بیاورد. این سیستم در دستگاه سی ان سی پیشرفته به کار گرفته می‌شود و معمولاً باعث افزایش قیمت دستگاه می‌شود. سیستم کنترل حلقه بسته به یک ترنسدیوسر یا سایر انواع سنسورها نیاز دارد تا بتواند موقعیت میز دستگاه را تشخیص
نیاز دارد تا بتواند موقعیت میز دستگاه را تشخیص دهد و آن را به عنوان بازخورد موقعیت محور، یا بازخورد سرعت در صورتی که کنترل مسیر کانتور نیز مورد نیاز باشد، به MCU (واحد کنترل ماشین) ارسال کند. مختصات دکارتی. موقعیت کد G &amp; M بر اساس یک سیستم مختصات سه بعدی دکارتی است. این سیستم یک نوع سیستم مختصات معمولی است که اغلب هنگام محاسبات در ریاضی دیده می‌شود. این سیستم برای نقشه مسیرهای ماشین‌ها و هر گونه اقدام دیگری را که باید در یک مختصات خاص اتفاق بیافتد، طراحی شده‌است. مختصات مطلق چیزی است که به‌طور معمول
شده‌است. مختصات مطلق چیزی است که به‌طور معمول برای ماشین آلات استفاده می‌شود و نشان دهنده نقطه (۰٬۰٬۰) در طرح کلی است. انواع سیستم‌های کنترلی. در کنترل عددی دو نوع سیستم کنترل اصلی وجود دارد: سیستم نقطه-به-نقطه. در یک "سیستم نقطه-به-نقطه"، که "سیستم موقعیت‌یابی" نیز نامیده می‌شود، هر محور دستگاه، بسته به نوع کار، به صورت جداگانه توسط پیچ‌های انتقال و با سرعت‌های مختلف هدایت می‌شود. این ابزار ابتدا برای رفتن به نقطه تعریف شده با سرعت حداکثر حرکت می‌کند تا زمان غیرتولیدی کاهش یابد، اما بعد از نزدیک شدن ابزار
غیرتولیدی کاهش یابد، اما بعد از نزدیک شدن ابزار به موقعیت تعریف شده عددی، سرعت آن کاهش می‌یابد؛ بنابراین، در عملیاتی مانند دریل کاری، ابتدا موقعیت‌یابی و سپس سوراخ کاری انجام می‌شود. سیستم مسیر پیوسته. در سیستم کانتورینگ، که به آن "سیستم مسیر پیوسته" نیز گفته می‌شود، عمل موقعیت‌یابی و عملیات مورد نظر هر دو باهم و در طول مسیرهای کنترل شده انجام می‌شوند، اما با سرعت‌های مختلف. از آنجا که این ابزار در حین حرکت در مسیری تعیین شده عمل می‌کند (یعنی ماشینکاری، مته کاری، قلاویزکاری و … انجام می‌دهد) ، کنترل دقیق و
کاری، قلاویزکاری و … انجام می‌دهد) ، کنترل دقیق و هماهنگ سازی سرعت‌ها و حرکات بسیار مهم است. سیستم کانتورینگ معمولاً در دستگاه‌های تراش، دستگاه فرز، دستگاه سنگ زنی، ماشین آلات جوشکاری و ایستگاه‌های ماشینکاری استفاده می‌شود. میان یابی. حرکت یک ابزار در طول یک مسیر (میان یابی) به صورت تدریجی بوده و توسط یکی از روش‌های ساده انجام می‌شود. در تمام فرایندهای میان یابی، مسیر کنترل شده، مرکز دوران ابزار است. در برنامه کنترل عددی (NC) می‌توان مقادیر اصلاحی برای ابزارهای مختلف، قطرهای مختلف ابزارها یا حتی سایش ابزار
مختلف، قطرهای مختلف ابزارها یا حتی سایش ابزار در حین کار را لحاظ کرد. نمونه‌هایی از دستگاه‌های CNC. دستگاه فرز. فرز یک دستگاه ماشین‌کاری است که از ابزار تراش دوّار برای براده برداری از جسم مورد نظر استفاده می‌کند. محور ابزار تراش توسط برنامه‌های داده شده به دستگاه با پیشروی در یک جهت و زاویهٔ مشخص عمل براده برداری مورد نظر را انجام می‌دهد. بسیاری از فرزهای CNC از G-کد که یک کد استاندارد بین تمامی دستگاه‌های ماشین کاری سی‌ان‌سی است استفاده می‌کنند. حرکت دستگاه‌های فرز، اغلب به سه راستای X(طول)،Y(عرض)
دستگاه‌های فرز، اغلب به سه راستای X(طول)،Y(عرض) وZ(عمق) محدود شده‌است. اما امروزه فرزهای CNC چهار تا شش محوره نیز در بازار وجود دارند. دستگاه تراش. دستگاه تراش، ماشین ابزاری است که برای تراشیدن و شکل‌دهی به قطعات چوبی و فلزی به کار می‌رود. این دستگاه مناسب برای قطعه‌هایی است که مقاطع دایروی دارند. دستگاه قطعه را حول محور خود می‌چرخاند و عملیات شکل‌دهی را با تیغهٔ نصب شده انجام می‌دهد. به صورت کلی ماشین تراش در دو مدل معمولی (دستی) و CNC وجود دارد. ماشین‌های تراش عمدتاً دارای دو محورX و Z هستند ولی امروزه
تراش عمدتاً دارای دو محورX و Z هستند ولی امروزه دستگاه‌های پیشرفته تر که دارای ۳ محور (x و y وz) چهار محور و ۵ محور و ۶ محور و n محور ساخته می‌شود. دستگاه برش پلاسما. دستگاهی است که به کمک آن قطعات (عموماً فلزی) را با استفاده از یک جت شتاب‌دهندهٔ پلاسمای داغ برش می‌دهند. در این روش یک گاز نجیب یا هوای فشرده با سرعت بالا از نازل دستگاه دمیده می‌شود و در همان لحظه یک قوس الکتریکی اجاد شده و گاز به حالت پلاسما در می‌آید. پلاسما به اندازهٔ کافی گرم است تا فلز را ذوب کند. هوای فشرده دمیده شده نیز به اندازه‌ای
را ذوب کند. هوای فشرده دمیده شده نیز به اندازه‌ای فشار دارد که فلز ذوب شده را از جای خود خارج کند. دستگاه‌های برش پلاسما با استفاده از کامپیوتر خود الگوی برش را به زبان قابل فهم خود، دریافت کرده و عمل برش را به صورت خودکار و یکنواخت انجام می‌دهند. در فاز اولیه، قوس در داخل تورچ ایجاد می‌شود و یک منطقه کوچک پلاسمایی به‌وجود می‌آورد. اصطلاحاً به آن قوس پیلوت گفته می‌شود. پلاسما که اکنون رسانا شده‌است، توسط یک جریان گاز پرفشار (معمولاً هوای فشرده)، با فشار از نازل خارج می‌شود. سپس در معرض قطعه برش (آند) قرار
نازل خارج می‌شود. سپس در معرض قطعه برش (آند) قرار می‌گیرد. پلاسما، مدار بین الکترود و قطعه کار را می‌بندد. سپس منجر به هدایت جریان جوشکاری و انتقال گرمای لازم برای ذوب می‌شود. بدین ترتیب قطعه کار برش می‌خورد. لازم است ذکر شود گازهایی که در این فرایند استفاده می‌شوند بر کیفیت نهایی سطح کار تأثیر بسزایی دارند. دستگاه EDM یا اسپارک. در این دستگاه از تخلیه الکتریکی به منظور براده برداری استفاده می‌شود. فرایند براده برداری به وسیلهٔ جرقه‌های متناوب و کنترل شده‌ای است که بین دو الکترود (فلز دستگاه و قطعه کار)
است که بین دو الکترود (فلز دستگاه و قطعه کار) زده می‌شود. در این روش هیچ‌گونه تماس مستقیمی بین الکترود و قطعه‌کار برقرار نمی‌شود. مبنای ایجاد تخلیهٔ الکتریکی پدیده شکست خازن است. هنگامی که فاصله بین دو الکترود (صفحه‌های خازن) کاهش می‌یابد شدت میدان الکتریکی افزایش یافته و تخلیهٔ الکتریکی رخ می‌دهد. دستگاه برش جت آب. دستگاه برش جت آب (WaterJet Cutting) یک دستگاه برش در مقیاس صنعتی است که قابلیت برشکاری طیف وسیعی از مواد را داراست. در این دستگاه برای برش از یک جت آب پرفشار یا مخلوط آب پرفشار و مواد ساینده
یک جت آب پرفشار یا مخلوط آب پرفشار و مواد ساینده استفاده می‌شود که با استفاده از یک نازل به سطح جسم برخورد کرده و آن را برش می‌دهد. از مزایای استفاده از واترجت می‌توان به درجه حرارت بسیار پایین در هنگام برش (برش سرد) و هزینه نگهداری کمتر نسبت به برش‌های لیزر و پلاسما اشاره کرد. از دیگر دستگاه‌های سی‌ان‌سی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: جی-کد (G-Code). تهیه برنامه کنترل برای استفاده در دستگاه‌های CNC یک مرحله حیاتی است. امروزه متداول‌ترین زبان استاندارد سی ان سی، "G-code" نامیده می‌شود و نام خود را از
سی ان سی، "G-code" نامیده می‌شود و نام خود را از کدهای حرکت ابزاری می‌گیرد که با حرف "G" آغاز می‌شوند. این زبان اولین بار در سال ۱۹۶۰ توسط انجمن صنایع الکترونیک (EIA) در ایالات متحده استانداردسازی شد و با نام RS-274D مشخص گردید. سازنده‌های مختلف ماشین ابزار در سراسر دنیا، کدها را بسته به نیازهای ماشین خود تغییر می‌دهند، اما عمده کدهای پایه یکسان باقی می‌ماند. جدول زیر برخی از رایج‌ترین دستورها حرکتی، ابزار و ماشین را برای برنامه‌های ماشینکاری CNC ذکر کرده‌است. هر دستور از ترکیبی از حرف و عدد تشکیل می‌شود
هر دستور از ترکیبی از حرف و عدد تشکیل می‌شود که به آن "کلمه NC" گفته می‌شود. اپراتور با استفاده از این کدها، دستورهای لازم برای ایجاد طرح مورد نظر را به دستگاه می‌دهد؛ مثلاً با دریافت دستور G1 X100 Y100، ابزار روی یک خط مستقیم به مختصات (۱۰۰٬۱۰۰) حرکت می‌کند. این حرکت با دقت زیاد و بدون نیاز به اندازه‌گیری توسط اپراتور انجام می‌شود. به همین دلیل ماشین‌های سی‌ان‌سی، سرعت و دقت ماشین‌کاری را به مراتب افزایش می‌دهند. نمونه‌ای از کد راهبری ماشین‌ها به شرح زیر است: N0080 ... N0090 G00 X100 Y100 N0100 G00 Z-2
است: N0080 ... N0090 G00 X100 Y100 N0100 G00 Z-2 N0110 G01 X110 F20 N0120 Y200 F15 N0130 G00 Z10 N0140 ... تفاوت دستگاه‌های CNC با NC. سیستم‌های NC، از سخت‌افزار الکترونیکی بر پایه تکنولوژی مدارهای دیجیتالی استفاده می‌کنند. CNC یک مینی کامپیوتر یا میکرو کامپیوتر را برای کنترل ماشین ابزار بکار می‌گیرد و تا حد امکان مدارهای سخت‌افزار اضافی را در واحد کنترل حذف می‌کند. گرایش از NC بر پایه سخت‌افزار، به CNC مبتنی بر نرم‌افزار، انعطاف‌پذیری سیستم را افزایش داد و امکان تصحیح برنامه‌ها را در حین استفاده فراهم
و امکان تصحیح برنامه‌ها را در حین استفاده فراهم ساخت. در دستگاه NC چیزی به نام کامپیوتر یا سنسور وجود ندارد؛ ولی در دستگاه CNC قطعه کار را روی صفحهٔ سنسور دار گذاشته و در اصطلاح آن را بند می‌کنیم. دستگاه به کمک هوش مصنوعی خود و با دادن طرح به کامپیوتر دستگاه، می‌تواند با وجود ۳ محور خود طرح مورد نظر را روی قطعه کار پیاده کند.
ابو مُصعَب الزرقاوی با نام اصلی أحمد فاضل النزال الخلایله (۲۰ اکتبر ۱۹۶۶ – ۷ ژوئن ۲۰۰۶) مسلمان اردنی تبار که در افغانستان، اردویی برای تعلیم شبه‌نظامیان راه انداخت و پس از رفتن به عراق و رهبری القاعده عراق و به مسئولیت گرفتن تعدادی بمب‌گذاری، در سال ۲۰۰۶ در زمان جنگ عراق کشته شد. او در برهه‌ای سه‌ساله خونبارترین حملات علیه نیروهای آمریکایی و شیعیان را در عراق انجام داد و در سال‌های اولیه حضور آمریکا در جنگ عراق، فعال‌ترین تروریست میدان بود. او در سال ۱۹۹۹ جماعت توحید و جهاد را بنیان گذاشت و رهبری آن را تا
توحید و جهاد را بنیان گذاشت و رهبری آن را تا زمان مرگش در ژوئن ۲۰۰۶ برعهده داشت. وی طی پخش نوارهای ویدئویی مسئولیت چندین عملیات تروریستی از جمله کشتن شهروندان و غیرنظامیان مختلف در عراق را به عهده گرفت. زرقاوی مخالف حضور آمریکا و نیروهای غربی در جهان اسلام بود. در اواخر سال ۲۰۰۴ او به اسامه بن لادن و القاعده پیوست و از این پس جماعت توحید و جهاد، القاعده عراق نامیده شد و زرقاوی توسط القاعده ملقب به «امیر القاعده در کشور بین‌النهرین» شد. در سپتامبر۲۰۰۴ و پس از سرکوب شبه‌نظامیان سنی در تلعفر توسط دولت عراق،
از سرکوب شبه‌نظامیان سنی در تلعفر توسط دولت عراق، زرقاوی علیه شیعیان در عراق اعلان جهاد کرد. در این زمان او تعداد زیادی بمب‌گذاری انتحاری در مناطق شیعهنشین و همچنین علیه نیروهای آمریکایی اجرا کرد. همچنین او مسئول بمب‌گذاری در سه هتل در امان است. ابومصعب الزرقاوی در ۷ ژوئن ۲۰۰۶ در هشت کیلومتری شمال شهر بعقوبه در شمال بغداد پایتخت عراق به دست نیروهای آمریکایی کشته شد. سپس ابوحمزه المهاجر که به ابوایوب المصری نیز شهرت دارد، جانشین وی در عراق شد.
شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوین برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده هستند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها تا حدودی الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش داده‌ها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش می‌باشد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی
است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق‌العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسئله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‌ها (ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‌کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‌ها می‌توانند نبود آن را جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‌اند؛ مثلاً با اعمال سوزش به سلول‌های عصبی لامسه، سلول‌ها یادمی‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در
می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‌ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده از مثال‌ها وزن سیناپس‌ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‌های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند. زمینه. فلسفهٔ اصلی شبکهٔ عصبی مصنوعی، مدل کردن ویژگی‌های پردازشی مغز انسان برای تقریب زدن روش‌های معمول محاسباتی با روش پردازش زیستی است. به بیان دیگر، شبکهٔ عصبی مصنوعی روشی است که دانش ارتباط بین چند مجموعهٔ داده را از طریق آموزش فراگرفته و برای استفاده در موارد مشابه ذخیره می‌کند. این پردازنده
استفاده در موارد مشابه ذخیره می‌کند. این پردازنده از دو جهت مشابه مغز انسان عمل می‌کند: تعریف. یک شبکهٔ عصبی مصنوعی، از سه لایهٔ ورودی، خروجی و پردازش تشکیل می‌شود. هر لایه شامل گروهی از سلول‌های عصبی (نورون) است که عموماً با کلیهٔ نورون‌های لایه‌های دیگر در ارتباط هستند، مگر این که کاربر ارتباط بین نورون‌ها را محدود کند؛ ولی نورون‌های هر لایه با سایر نورون‌های همان لایه، ارتباطی ندارند. نورون کوچک‌ترین واحد پردازشگر اطلاعات است که اساس عملکرد شبکه‌های عصبی را تشکیل می‌دهد. یک شبکهٔ عصبی مجموعه‌ای از
عصبی را تشکیل می‌دهد. یک شبکهٔ عصبی مجموعه‌ای از نورون‌هاست که با قرار گرفتن در لایه‌های مختلف، معماری خاصی را بر مبنای ارتباطات بین نورون‌ها در لایه‌های مختلف تشکیل می‌دهند. نورون می‌تواند یک تابع ریاضی غیرخطی باشد، در نتیجه یک شبکهٔ عصبی که از اجتماع این نورون‌ها تشکیل می‌شود، نیز می‌تواند یک سامانهٔ کاملاً پیچیده و غیرخطی باشد. در شبکهٔ عصبی هر نورون به‌طور مستقل عمل می‌کند و رفتار کلی شبکه، برآیند رفتار نورون‌های متعدد است. به عبارت دیگر، نورون‌ها در یک روند همکاری، یکدیگر را تصحیح می‌کنند. کاربرد. با
روند همکاری، یکدیگر را تصحیح می‌کنند. کاربرد. با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نورون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد. این شبکه‌ها برای تخمین و تقریب، کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در
نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضانوردی را نام برد. اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرایند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال و base اولیهٔ خواهد بود. یادگیری. یادگیری ماشینی با نظارت (supervised learning) به دنبال تابعی از میان یک سری توابع هست که تابع هزینه (loss function) داده‌ها را بهینه سازد. به عنوان مثال در مسئله رگرسیون تابع هزینه می‌تواند اختلاف بین پیش‌بینی و مقدار واقعی خروجی به توان دو باشد، یا در
و مقدار واقعی خروجی به توان دو باشد، یا در مسئله طبقه‌بندی ضرر منفی لگاریتم احتمال خروجی باشد. مشکلی که در یادگیری شبکه‌های عصبی وجود دارد این است که این مسئله بهینه‌سازی دیگر محدب (convex) نیست. ازین رو با مشکل کمینه‌های محلی روبرو هستیم. یکی از روش‌های متداول حل مسئله بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی بازگشت به عقب یا همان back propagation است. روش بازگشت به عقب گرادیانِ تابع هزینه را برای تمام وزن‌های شبکه عصبی محاسبه می‌کند و بعد از روش‌های گرادیان کاهشی (gradient descent) برای پیدا کردن مجموعه وزن‌های بهینه
descent) برای پیدا کردن مجموعه وزن‌های بهینه استفاده می‌کند. روش‌های گرادیان کاهشی سعی می‌کنند به صورت متناوب در خلاف جهت گرادیان حرکت کنند و با این کار تابع هزینه را به حداقل برسانند. پیدا کردن گرادیانِ لایه آخر ساده است و با استفاده از مشتق جزئی به‌دست می‌آید. گرادیانِ لایه‌های میانی اما به صورت مستقیم به‌دست نمی‌آید و باید از روش‌هایی مانند قاعده زنجیری در مشتق‌گیری استفاده کرد. روش بازگشت به عقب از قاعده زنجیری برای محاسبه گرادیان‌ها استفاده می‌کند و همان‌طور که در پایین خواهیم دید، این روش به صورت
همان‌طور که در پایین خواهیم دید، این روش به صورت متناوب گرادیان‌ها را از بالاترین لایه شروع کرده آن‌ها را در لایه‌های پایینتر «پخش» می‌کند. بازگشت به عقب (Backpropagation)، روشی برا محاسبه گرادیانها. برای سلول عصبی formula_1 ورودیی که از سلول عصبی formula_2 به این سلول وارد می‌شود را با formula_3 نشان می‌دهیم. وزن این ورودی formula_4 است و مجموع ضرب ورودی‌ها با وزنهایشان را با formula_5 نمایش می‌دهیم، به این معنی که formula_6. حال باید بر روی formula_5 تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را formula_8
تابعی غیر خطی اعمال کنیم این تابع را formula_8 می‌نامیم و خروجی آن را با formula_9 نمایش می‌دهیم یعنی formula_10. به همین شکل خروجیی که از سلول عصبی formula_1 خارج شده و به سلول formula_12 وارد می‌شود را با formula_13 نمایش می‌دهیم و وزن آن را formula_14 می‌نامیم. حال تمام وزن‌های این شبکه عصبی را در مجموعه‌ای به اسم formula_15 می‌گنجانیم، هدف یادگیری این وزنهاست. اگر ورودی ما formula_16 باشد و خروجی formula_17 و خروجی شبکه عصبی ما formula_18، هدف پیدا کردن formula_15 است به قسمی که برای تمام داده‌ها
کردن formula_15 است به قسمی که برای تمام داده‌ها formula_17 و formula_18 به هم خیلی نزدیک شوند. به عبارت دیگر هدف کوچک کردن یک تابع هزینه بر روی تمام داده هاست، اگر داده‌ها را با formula_22 و تابع هزینه را با formula_23 نشان دهیم هدف کمینه کردن تابع پایین است: formula_24 به عنوان مثال اگر مسئله رگرسیون است برای formula_23 می‌توانیم خطای مربعات را در نظر بگیریم و اگر مسئله دسته‌بندی است برای formula_23 می‌شود منفی لگاریتم درست نمایی را استفاده کرد. برای به‌دست آوردن کمینه formula_27 باید از روش گرادیان
به‌دست آوردن کمینه formula_27 باید از روش گرادیان کاهشی استفاده کرد، به این معنی که گرادیان تابع را حساب کرده، کمی در خلاف جهت آن حرکت کرده و این کار را آنقدر ادامه داد تا تابع هزینه خیلی کوچک شود. روش بازگشت به عقب در واقع روشی برای پیدا کردن گرادیان تابع formula_27 است. حال فرض کنیم می‌خواهیم گرادیان تابع formula_27 را نسبت به وزن formula_4 به‌دست بیاوریم. برای این کار نیاز به قاعده زنجیری در مشتق‌گیری داریم. قاعده زنجیری به این شکل کار می‌کند: اگر تابعی داشته باشیم به اسم formula_31 که وابسته به سه
داشته باشیم به اسم formula_31 که وابسته به سه ورودی formula_32، formula_33 و formula_34 باشد و هرکدام از این سه ورودی به نوبه خود وابسته به formula_35 باشند، مشتق formula_31 به formula_35 به این شکل محاسبه می‌شود: formula_38 با استفاده از این قاعده زنجیری روش بازگشت به عقب را به این شکل دنبال می‌کنیم: formula_39 formula_40 formula_41 formula_42 formula_43 همان‌طور که در خط پیشین دیدیم برای به‌دست آوردن گرادیان نسبت به formula_44 به دو مقدار نیاز داریم ورودی به سلول عصبی formula_45 از سلول عصبی formula_46
به سلول عصبی formula_45 از سلول عصبی formula_46 که همان formula_47 است و راحت به‌دست می‌آید و formula_48 که از روش بازگشتی به‌دست می‌آید و بستگی به formula_49هایی لایه بعد دارد که سلول formula_45به آن‌ها وصل است، به‌طور دقیق‌تر formula_51. روش بازگشتی برای به‌دست آوردن formula_49ها به این شکل کار می‌کند که ابتدا formula_49 را برای سلول‌های لایه خروجی حساب می‌کنیم، و بعد لایه‌ها را به نوبت پایین می‌آئیم و برای هر سلول formula_49 آن را با ترکیت formula_49های لایه‌های بالایی آن طبق فرمول حساب می‌کنیم. محاسبه
لایه‌های بالایی آن طبق فرمول حساب می‌کنیم. محاسبه کردن formula_49 برای لایه خروجی آسان است و مستقیماً با مشتق گرفتن از formula_57 به‌دست می‌آید. تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی. از قرن نوزدهم به‌طور همزمان اما جداگانه، از سویی نوروفیزیولوژیست‌ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند مدل ریاضی ای بسازند که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‌ها در شبیه‌سازی با استفاده از یک مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک‌کالک و
مدل منطقی در اوایل دههٔ ۱۹۴۰ توسط وارن مک‌کالک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‌ها و ایجاد خروجی با استفاده از شبکه‌ای از نورون‌ها است. اگر حاصل جمع ورودی‌ها از مقدار آستانه بیشتر باشد، اصطلاحاً نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای ترکیبی از توابع منطقی بود. در سال ۱۹۴۹ دونالد هب قانون یادگیری را برای شبکه‌های عصبی طراحی کرد. در سال ۱۹۵۸ شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود.
گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه است که شامل لایهٔ ورودی، لایهٔ خروجی و لایهٔ میانی می‌شود. این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که با روشی تکرارشونده وزن‌ها را به گونه‌ای تنظیم کند که شبکه توان بازتولید جفت‌های ورودی و خروجی را داشته‌باشد. روش دیگر، مدل خطی تطبیقی نورون است که در سال ۱۹۶۰ توسط برنارد ویدرو و مارسیان هاف در دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه‌های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. آدالاین یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده