خوارزمية الشبكات العصبية
خوارزمية الشبكات العصبية هي عبارة عن مجموعة من القواعد والخطوات الحسابية التي تمكن الشبكات العصبية الاصطناعية من التعلم واتخاذ القرارات بناء على البيانات.
وتعمل الخوارزمية على تمرير البيانات عبر طبقات العصبونات، ثم حساب المخرجات باستخدام وظائف رياضية، وبعدها يتم تعديل الأوزان بين العصبونات بناء على الفرق بين المخرجات المتوقعة والفعلية (التعلم من الأخطاء).
وهذه العمليات المتكررة تمكن الشبكة من تحسين دقتها بشكل تدريجي.
وتستخدم خوارزميات الشبكات العصبية في تطبيقات متنوعة مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، التنبؤات المالية، وأنظمة التوصية، مما يجعلها بمثابة حجر الأساس للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي الحديث.
