شريط الأخبار
بالفيديو...أورنج تحتفل بتخريج الفوج الأخير من أكاديمية البرمجة في العقبة البدور يعلن خطة شاملة لتقليص انتظار الرنين المغناطيسي في المستشفيات الحكومية ملف الكلاب الضالة .. . اختفاء ٤ جنود صهاينة.. قتلى وإصابات في سلسلة هجمات للمقاومة هي الأخطر منذ 7 اكتوبر بعد ساعات من إعلان جيش الإحتلال اغتياله.. رئيس أركان "أنصار الله": العدوان الإسرائيلي على صنعاء لن يمر دون عقاب ضبط شحنة زيت مغشوش بالكرك.. والتاجر يلوذ بالفرار تاركًا مركبته خلفه تلفزيون سوريا: رتل مؤلف من نحو 30 سيارة دفع رباعي محملة بجنود الاحتلال الصهيوني يدخل الان الأراضي السورية من الجولان المحتل وينتشر في قرية العشة بريف القنيطرة الجنوبي بالأسماء...إعلان قائمة منتخب الأردن لمواجهتي روسيا والدومينيكان.. 30 لاعبا عاجل...وسائل إعلام إسرائيلية: المروحيات الست التي أرسلها الجيش للإجلاء تعرضت لنيران كثيفة في حي الزيتون عاجل ..وسائل إعلام إسرائيلية: انتهت الأحداث في غزة وانسحبت قواتنا من حي الزيتون إلى مواقعها اشتباكات عنيفة في غزة .. مقتل جندي وإصابة 9 المنطقة العسكرية الشمالية تحبط محاولة تسلل على إحدى واجهاتها الشمالية أنباء عن مقتل أحمد الرهوي رئيس حكومة الحوثي في غارة على صنعاء ورقة صغيرة.. عشبة تحميك من السرطان وأمراض القلب المنطقة العسكرية الجنوبية تحبط محاولة تهريب مواد مخدرة بواسطة طائرة مسيرة جمعيةاصول_العطاء_الخيريه "أكسيوس": كوشنر وبلير حصلا على موافقة ترامب لتطوير خطة ما بعد حرب غزة الحكومة تنشر تقرير النصف الأول للعام 2025 للبرنامج التنفيذي لرؤية التحديث الاقتصادي وزير البيئة: تمكين الشباب في صميم استراتيجيتنا المناخيةترجمةً للتوجيهات الملكية وزير العمل يطلع على تجربة "جورامكو" في تعليم وتدريب الشباب على صيانة الطائرات

مفهوم الانتشار الخلفي

مفهوم الانتشار الخلفي

القلعة نيوز - الانتشار الخلفي (Backpropagation) هو خوارزمية تُستخدم في تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية. يتم استخدامها لاكتشاف الأخطاء في أداء الشبكة ومن ثم تعديل الأوزان بشكل عكسي عبر الطبقات لتصحيح هذه الأخطاء. يتم تكرار هذه العملية حتى يتم تقليل الخطأ بشكل كبير وتتوافق المخرجات الفعلية مع المخرجات المطلوبة.


تتألف الشبكة العصبية من طبقة المدخلات وطبقة الإخراج وطبقات مخفية بينهما. تتكون كل طبقة من وحدات أو عقدات متصلة ببعضها عبر الطبقات. تعطى هذه الوحدات وزنًا يُمثل أهمية ظهورها في تكوين المخرجات. يتم ضبط الأوزان بناءً على الأخطاء التي تم اكتشافها في المخرجات، حيث يتم تعديل الأوزان بشكل يقلل الخطأ ويقرب المخرجات الفعلية من المخرجات المطلوبة.

تُعتبر خوارزمية الانتشار الخلفي مهمة للعديد من الأسباب، بما في ذلك:

برمجتها بسيطة وسهلة وتستجيب بشكل سريع.
لا تتطلب مهارات خاصة من المستخدم، فقط يحتاج إلى ضبط الأوزان.
تعمل بكفاءة عالية وتتميز بأداء قياسي، حيث يمكن للشبكة العصبية معالجة ملايين البيانات وترتيبها بسرعة، بينما يتطلب ذلك الكثير من الوقت والجهد للبشر.
لديها مرونة وقدرة على التعديل المستمر من خلال ضبط الأوزان.

تُستخدم خوارزمية الانتشار الخلفي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل واسع، مثل تعرف الصور والوجوه وأنظمة التعرف على الكلام والأنظمة الناطقة للروبوتات ومساعدات الهواتف الذكية. يتم تدريب الشبكة العصبية في هذه التطبيقات باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي لتحسين أدائها وتعلم المهام المحددة.