هل نحن نعيش في فوضى خلاقة؟ الشبكات العصبية النابضة (spiking neural networks ) و (STDT- spike-time dependant plasticity
هل نحن نعيش في فوضى و عشوائية أم في نظام منظم؟ حقيقة هذا السؤال يحيرني كثيرا و لا أستطيع تقديم إجابة له، فأنا محتار بين التوفيق بين نظرية هايزنبيرغ و بين (STDP)، يرجي الإطلاع على مقالي السابق فيما يخص العشوائية قبل إكمال القراءة على الرابط [1].
 |
| الصورة 1 |
نحاول في هذا المقال تقديم بعض المفاهيم الأساسية عن (STDP) و الشبكات العصبية النابضة.
فيما يتعلق ب (spike-time dependant plasticity) فإنه يعتقد أنها خاصية بيولوجية مسؤولة عن تعلم أدمغتنا و حفظ المعلومات فيها، و كذلك تحقيق التوافق في الطبيعة، شاهد الفيديو على الرابط [2]. و مفهومها هو أنه بين خليتين دماغيتين إحدهما تفعّل و تصير نشيطة قبل الأخرى بفارق زمني (dt) فإن الرابط بينهما في الإتجاه الموجب يقوى بينما الرابط بينهما في الإتجاه العكسي يضعف و يقلل وفق المعادلة الموجودة في الصورة 2. و كذلك في الطبيعة فلو قمت بمد حبل بين عمودين ثم قمت بتعليق أوتاد على هذا الحبل و حركتها بشكل عشوائي بحيث بعضها يذهب في جهة اليمين و الأخرين في جهة اليسار فإن مايمكن ملاحظته بعد فترة زمنية من هذه التجربة هو أن حركة هذه الأوتاد سوف تنتظم و سيذهبون إلى جهة اليمين و اليسار معا و بنفس السرعة و بنفس التواتر و هذا قد يتصادم مع نظرية هايزنبيرغ فهل يوجد نظام في الطبيعة يجعل العشوائية و عدم اليقين أمر منظما؟ وهذه التجربة يمكنك القيام بها. الصورة 3 تشرح محاكة لهذه التجربة ل 1000 خلية دماغية (800 نشيطة و 200 مثبطة) تفعّل بشكل عشوائي بحيث بعد مدة سوف تنتظم بشكل تنشط معا و تعود إلى حالة الخمول معا و هو يظهر في الخطوط العمودية التي إنتظمت فيها هاته الخلايا و فق مجالات زمنية محددة. و هذه الخاصية البيولوجية توظف كثيرا في عملية تعليم الشبكات العصبية النابضة.
 |
| الصورة 2 |
 |
| الصورة 3 |
نعرف أنه في الشبكات العصبية نحاول محاكاة الخلايا العصبية الدماغية بنمودج رياضي، راجع مقالي السابق في هذا الموضوع على الرابط [3]، و لتوضيح أكثر عملية إستقبال المعلومات في الخلايا الدماغية و كيفية معالجتها شاهد الفيديو على الرابط [4]. لكن في الشبكات العصبية النابضة نحن نحاول تقليد سلوك الخلية العصبية الدماغية كما هو مباشرة. بحيث نقوم بدراسة الخلية الحية بشكل فعلي و نقوم بإرسال تيار كهربائي لخلية حية مع تواتر كهربائي محدد بواسطة جهاز خاص و نسجل إستجابتها أيضا بواسطة جهاز خاص. الصورة 4، توضح بالإسم أهم النماذج المستعملة في عملية محاكاة الخلية العصبية الدماغية في الشبكات العصبية النابضة بحيث كل نمودج يعبر عن إستجابة الخلية الحية في الحقيقة لشدة و تواتر معينين للتيار الكهربائي، و شدة التيار الكهربائي المطبقة تراعي معظم الحالات المعروفة في أدمغة البشر. بينما في الصورة 5، نستعرض المعادلات التي تطبق و تستعمل في أحد النماذج و هو نمودج (Izhikevich) و مقاله نشر في سنة 2003 و يعتبر كمرجع مهم جدا. و هي تشرح كيف و متى تكون الخلية نشيطة أو خاملة. بحيث عملية النشاط و الخمول للخلية تكون بشكل دوري و هناك بعض المعاملات تظهر في هذه المعادلة و معادلات النماذج الأخرى و هي (a, b, c, d, I) و تميز كل نمودج عن الأخر و لها قيم محددة و معروفة مستنتجة تجريببا من التجارب المطبقة على الخلية الدماغية الحية، و تجدون في الرابط [5] و هو رابط مذكرة تخرجي في الماستر 2 و كان عملي فيه على الشبكات العصبية النابضة و تجدون فيها معلومات مفصلة عن هذا المجال، و فيما يخص هذه المعاملات ففي الصفحة 55 تجدون جدول يوضح القيم المختلفة لكل نمودج (فقط المذكرة باللغة الفرنسية و للأسف 😖 و أنا أعتذر لأصدقائي من الدول الأخرى و إن شاء الله أخر مرة أكتب بالفرنسية ). الشبكات العصبية النابضة مازالت قيد التطوير و البحث و بدأت تأخد مكانها كبديل لتعويض بعض النقص الذي يعتري الشبكات العصبية الإصطناعية العادية كما تعتبر أيضا من بين الطرق التي تحاكي الأشياء الموجودة في الطبيعة بشكل أقرب إليها من النماذج التي تعتمد على الرياضيات في تمثيلها. و على الرابط [6] تجدون فيديو يوضح العمل الذي قمت به على الشبكات العصبية النابضة و تطبيقها على مشكل التعرف على الحروف المكتوبة و كان الغرض منه فهم و التحكم في إستعمال الشبكات العصبية النابضة. و الصورة 1، مأخدودة من النتائج التي تحصلنا عليها.
 |
| الصورة 4 |
 |
| الصورة 5 |
في الأخير أقول أن هذا المقال يقدم لك مفتاح الولوج إلى هذا المجال ليس إلا، و إذا أردت التوسع فيه ما عليك إلا أخد الكلمات المفتاحية التي أشرت إليها و البدء في عملية البحث.
نلتقي في مقالات أخرى إن شاء الله و دمتم أوفياء لمقالاتي.
الكاتب : #هشام_فلواط -هشام فلواط - hichem felouat
المراجع :
Comments
Post a Comment