Backpropagation: Difference between revisions

Latest revision as of 07:35, 6 May 2025

الانتشار العكسي: دليل شامل للمبتدئين

الانتشار العكسي (Backpropagation) هي خوارزمية أساسية في مجال التعلم الآلي و تعتبر حجر الزاوية في تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية. بدون هذه الخوارزمية، لن تتمكن الشبكات العصبية من التعلم والتكيف مع البيانات الجديدة. هذا المقال يهدف إلى تقديم شرح مفصل للانتشار العكسي للمبتدئين، مع التركيز على المبادئ الأساسية وكيفية عملها.

ما هي الشبكات العصبية؟

قبل الغوص في تفاصيل الانتشار العكسي، دعنا نراجع بسرعة ما هي الشبكات العصبية. الشبكة العصبية مستوحاة من بنية الدماغ البشري، وتتكون من طبقات متعددة من العقد المترابطة، تسمى الخلايا العصبية. تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من الخلايا العصبية في الطبقة السابقة، وتقوم بمعالجتها، ثم ترسل مخرجات إلى الخلايا العصبية في الطبقة التالية. تستخدم الشبكات العصبية لمهام متنوعة مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، و التنبؤ بالأسواق المالية.

لماذا نحتاج إلى الانتشار العكسي؟

عندما يتم إنشاء شبكة عصبية، تكون الأوزان (Weights) والتحيزات (Biases) الخاصة بها عشوائية. هذا يعني أن الشبكة في البداية لن تكون قادرة على تقديم تنبؤات دقيقة. الهدف من التدريب هو تعديل هذه الأوزان والتحيزات بحيث تتمكن الشبكة من تعلم العلاقة بين المدخلات والمخرجات المطلوبة. الانتشار العكسي هو الطريقة التي يتم بها تحقيق ذلك.

كيف يعمل الانتشار العكسي؟

الانتشار العكسي يعمل في مرحلتين رئيسيتين:

1. الانتشار الأمامي (Forward Propagation): في هذه المرحلة، يتم إدخال البيانات إلى الشبكة، وتنتشر عبر الطبقات المختلفة حتى تصل إلى طبقة الإخراج. تقوم كل خلية عصبية بحساب مخرجاتها بناءً على مدخلاتها والأوزان والتحيزات الخاصة بها، باستخدام دالة التنشيط. في النهاية، يتم الحصول على تنبؤ من الشبكة.

2. الانتشار الخلفي (Backward Propagation): هذه هي المرحلة التي يحدث فيها التعلم الفعلي. يتم حساب الخطأ بين التنبؤ الذي قدمته الشبكة والقيمة الحقيقية. ثم يتم استخدام هذا الخطأ لتعديل الأوزان والتحيزات في الشبكة، بدءًا من طبقة الإخراج وصولاً إلى طبقة الإدخال. يتم هذا التعديل باستخدام خوارزمية هبوط التدرج (Gradient Descent).

شرح هبوط التدرج

هبوط التدرج هو خوارزمية تستخدم لإيجاد الحد الأدنى لدالة. في سياق الانتشار العكسي، الدالة التي نحاول تقليلها هي دالة الخطأ. يعمل هبوط التدرج عن طريق حساب تدرج دالة الخطأ (أي اتجاه الزيادة الأكبر)، ثم التحرك في الاتجاه المعاكس (أي اتجاه النقصان الأكبر) بخطوة صغيرة. حجم هذه الخطوة يسمى معدل التعلم (Learning Rate).

تفصيل عملية الانتشار الخلفي

لتبسيط الأمر، دعونا نفترض أن لدينا شبكة عصبية بسيطة ذات طبقة مخفية واحدة:

الطبقة الإدخال: تستقبل البيانات الأولية.
الطبقة المخفية: تقوم بمعالجة البيانات وتطبيق دالة التنشيط.
طبقة الإخراج: تقدم التنبؤ النهائي.

1. **حساب الخطأ:** يتم حساب الخطأ بين التنبؤ والقيمة الحقيقية باستخدام دالة مثل متوسط الخطأ التربيعي (Mean Squared Error).

2. **حساب تدرجات الخطأ:** يتم حساب تدرجات الخطأ بالنسبة للأوزان والتحيزات في طبقة الإخراج. هذا يخبرنا بمدى تأثير كل وزن وتحيز على الخطأ.

3. **تحديث الأوزان والتحيزات:** يتم تحديث الأوزان والتحيزات في طبقة الإخراج باستخدام هبوط التدرج. الصيغة العامة للتحديث هي:

   وزن جديد = وزن قديم - معدل التعلم * تدرج الخطأ

4. **الانتشار إلى الطبقات السابقة:** يتم حساب تدرجات الخطأ بالنسبة للأوزان والتحيزات في الطبقة المخفية، باستخدام تدرجات الخطأ من طبقة الإخراج. ثم يتم تحديث الأوزان والتحيزات في الطبقة المخفية بنفس الطريقة.

5. **التكرار:** يتم تكرار هذه العملية لعدة مرات (تسمى epochs) حتى يتم الوصول إلى مستوى مقبول من الدقة.

التحديات في الانتشار العكسي

هناك بعض التحديات التي يمكن أن تواجه عملية الانتشار العكسي:

مشكلة تلاشي التدرج (Vanishing Gradient Problem): في الشبكات العميقة، يمكن أن يصبح تدرج الخطأ صغيرًا جدًا أثناء الانتشار الخلفي، مما يجعل التعلم بطيئًا أو مستحيلًا. هناك تقنيات مختلفة للتغلب على هذه المشكلة، مثل استخدام دوال تنشيط ReLU، تهيئة الأوزان المناسبة، و الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks).

مشكلة انفجار التدرج (Exploding Gradient Problem): على عكس مشكلة تلاشي التدرج، يمكن أن يصبح تدرج الخطأ كبيرًا جدًا، مما يؤدي إلى عدم استقرار التدريب. يمكن حل هذه المشكلة باستخدام تقنيات التنظيم (Regularization Techniques) مثل قص التدرج (Gradient Clipping).

التجاوز (Overfitting): يحدث التجاوز عندما تتعلم الشبكة بيانات التدريب بشكل جيد جدًا، لكنها لا تستطيع التعميم على البيانات الجديدة. يمكن منع التجاوز باستخدام تقنيات التنظيم مثل التسرب (Dropout) و التنظيم L1 و L2.

تطبيقات الانتشار العكسي في التداول

الانتشار العكسي يلعب دوراً حاسماً في تطوير أنظمة التداول الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي. يمكن استخدامه ل:

التنبؤ بأسعار الأصول: تدريب شبكة عصبية للتنبؤ بأسعار الأسهم، العملات المشفرة، أو السلع.
اكتشاف أنماط التداول: تحديد أنماط معقدة في بيانات السوق التي قد لا تكون واضحة للمتداولين البشريين.
إدارة المخاطر: تقييم المخاطر المرتبطة بصفقات التداول المختلفة.
تحسين استراتيجيات التداول: تعديل استراتيجيات التداول الحالية لتحقيق أداء أفضل.

استراتيجيات وتكتيكات تداول ذات صلة

روابط مفيدة

الخلاصة

الانتشار العكسي هو خوارزمية قوية تسمح للشبكات العصبية بالتعلم والتكيف مع البيانات الجديدة. فهم هذه الخوارزمية أمر ضروري لأي شخص مهتم بمجال التعلم الآلي وتطبيقاته في التداول المالي. على الرغم من وجود بعض التحديات المرتبطة بالانتشار العكسي، إلا أن هناك العديد من التقنيات المتاحة للتغلب عليها وتحقيق أداء عالي.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين

@@ Line 1: / Line 1: @@
-=== Backpropagation: شرح تفصيلي للمبتدئين ===
+=== الانتشار العكسي: دليل شامل للمبتدئين ===
-'''Backpropagation''' (الانتشار الخلفي) هي خوارزمية أساسية في مجال [[التعلم الآلي]] وخصوصاً في تدريب [[الشبكات العصبية الاصطناعية]]. تعتبر حجر الزاوية في قدرة هذه الشبكات على التعلم والتكيف، وهي ضرورية لفهم كيفية عمل معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، بما في ذلك تلك المستخدمة في [[تداول الخيارات الثنائية]] و [[تداول العملات المشفرة]].  هذا المقال يقدم شرحاً مفصلاً و مبسطاً لهذه الخوارزمية للمبتدئين.
+'''الانتشار العكسي''' (Backpropagation) هي خوارزمية أساسية في مجال [[التعلم الآلي]] و تعتبر حجر الزاوية في تدريب [[الشبكات العصبية الاصطناعية]].  بدون هذه الخوارزمية، لن تتمكن الشبكات العصبية من التعلم والتكيف مع البيانات الجديدة. هذا المقال يهدف إلى تقديم شرح مفصل للانتشار العكسي للمبتدئين، مع التركيز على المبادئ الأساسية وكيفية عملها.
-== ما هي الشبكة العصبية؟ ==
+== ما هي الشبكات العصبية؟ ==
-قبل الغوص في تفاصيل الـ Backpropagation، من الضروري فهم أساسيات [[الشبكات العصبية]]. الشبكة العصبية هي نموذج حسابي مستوحى من بنية الدماغ البشري. تتكون من طبقات متعددة من العقد (أو الخلايا العصبية) المترابطة.  كل رابط بين عقدتين له وزن مرتبط به.  تأخذ الشبكة العصبية مدخلاً (input)، وتعالج هذا المدخل عبر الطبقات المختلفة، وتنتج مخرجاً (output).  عملية المعالجة هذه تتضمن عمليات رياضية بسيطة مثل الضرب والجمع وتطبيق [[دالة التنشيط]].
+قبل الغوص في تفاصيل الانتشار العكسي، دعنا نراجع بسرعة ما هي [[الشبكات العصبية]]. الشبكة العصبية مستوحاة من بنية الدماغ البشري، وتتكون من طبقات متعددة من العقد المترابطة، تسمى [[الخلايا العصبية]].  تتلقى كل خلية عصبية مدخلات من الخلايا العصبية في الطبقة السابقة، وتقوم بمعالجتها، ثم ترسل مخرجات إلى الخلايا العصبية في الطبقة التالية.  تستخدم الشبكات العصبية لمهام متنوعة مثل [[التعرف على الصور]]، [[معالجة اللغة الطبيعية]]، و [[التنبؤ بالأسواق المالية]].
-== الهدف من التدريب ==
+== لماذا نحتاج إلى الانتشار العكسي؟ ==
-الهدف من تدريب الشبكة العصبية هو ضبط أوزان الروابط بين العقد بحيث تنتج الشبكة المخرج المطلوب لأي مدخل معين.  بعبارة أخرى، نريد أن "تعلم" الشبكة العلاقة بين المدخلات والمخرجات.  هذا يتم عن طريق مقارنة مخرج الشبكة بالمخرج الفعلي (المعروف مسبقاً) وحساب مقدار الخطأ.
+عندما يتم إنشاء شبكة عصبية، تكون الأوزان (Weights) والتحيزات (Biases) الخاصة بها عشوائية. هذا يعني أن الشبكة في البداية لن تكون قادرة على تقديم تنبؤات دقيقة.  الهدف من التدريب هو تعديل هذه الأوزان والتحيزات بحيث تتمكن الشبكة من تعلم العلاقة بين المدخلات والمخرجات المطلوبة.  الانتشار العكسي هو الطريقة التي يتم بها تحقيق ذلك.
-== الخطأ و دالة التكلفة ==
+== كيف يعمل الانتشار العكسي؟ ==
-الخطأ هو الفرق بين مخرج الشبكة والمخرج الفعلي.  يتم قياس هذا الخطأ عادة باستخدام [[دالة التكلفة]] (Cost Function) أو [[دالة الخسارة]] (Loss Function).  أمثلة على دوال التكلفة تشمل [[متوسط مربع الخطأ]] (Mean Squared Error - MSE) و [[الانتروبيا التقاطعية]] (Cross-Entropy).  دالة التكلفة تعطينا قيمة عددية تمثل مدى سوء أداء الشبكة.  هدفنا هو تقليل هذه القيمة قدر الإمكان.
+الانتشار العكسي يعمل في مرحلتين رئيسيتين:
-== كيف يعمل الـ Backpropagation؟ ==
+.  '''الانتشار الأمامي (Forward Propagation):''' في هذه المرحلة، يتم إدخال البيانات إلى الشبكة، وتنتشر عبر الطبقات المختلفة حتى تصل إلى طبقة الإخراج.  تقوم كل خلية عصبية بحساب مخرجاتها بناءً على مدخلاتها والأوزان والتحيزات الخاصة بها، باستخدام [[دالة التنشيط]].  في النهاية، يتم الحصول على تنبؤ من الشبكة.
-الـ Backpropagation هي الخوارزمية المستخدمة لضبط أوزان الشبكة العصبية لتقليل دالة التكلفة.  تعتمد على مفهوم [[حساب التفاضل والتكامل]]، وتحديداً [[قاعدة السلسلة]].  إليك الخطوات الأساسية:
+.  '''الانتشار الخلفي (Backward Propagation):'''  هذه هي المرحلة التي يحدث فيها التعلم الفعلي. يتم حساب الخطأ بين التنبؤ الذي قدمته الشبكة والقيمة الحقيقية.  ثم يتم استخدام هذا الخطأ لتعديل الأوزان والتحيزات في الشبكة، بدءًا من طبقة الإخراج وصولاً إلى طبقة الإدخال.  يتم هذا التعديل باستخدام خوارزمية [[هبوط التدرج (Gradient Descent)]].
-.  '''Forward Pass (التمرير الأمامي):'''  يتم تمرير المدخلات عبر الشبكة العصبية من الطبقة الأولى إلى الطبقة الأخيرة، ويتم حساب المخرج.
+=== شرح هبوط التدرج ===
-.  '''Loss Calculation (حساب الخسارة):'''  يتم حساب دالة التكلفة لمقارنة مخرج الشبكة بالمخرج الفعلي.
-.  '''Backward Pass (التمرير الخلفي):'''  هنا تبدأ عملية الـ Backpropagation.  يتم حساب تدرج (gradient) دالة التكلفة بالنسبة لكل وزن في الشبكة.  التدرج يشير إلى اتجاه التغير الذي سيؤدي إلى تقليل دالة التكلفة.
-.  '''Weight Update (تحديث الأوزان):'''  يتم تحديث أوزان الشبكة باستخدام التدرجات المحسوبة.  يتم ذلك عادة باستخدام خوارزمية [[تحسين التدرج]] (Gradient Descent).
-== شرح التمرير الخلفي بتفصيل أكبر ==
+[[هبوط التدرج]] هو خوارزمية تستخدم لإيجاد الحد الأدنى لدالة.  في سياق الانتشار العكسي، الدالة التي نحاول تقليلها هي دالة الخطأ.  يعمل هبوط التدرج عن طريق حساب تدرج دالة الخطأ (أي اتجاه الزيادة الأكبر)، ثم التحرك في الاتجاه المعاكس (أي اتجاه النقصان الأكبر) بخطوة صغيرة.  حجم هذه الخطوة يسمى [[معدل التعلم (Learning Rate)]].
-التمرير الخلفي يبدأ من الطبقة الأخيرة ويعمل للخلف عبر الشبكة.  بالنسبة لكل وزن، يتم حساب التدرج باستخدام قاعدة السلسلة.  هذا يعني أننا نحسب تأثير تغير هذا الوزن على الخسارة النهائية.
+== تفصيل عملية الانتشار الخلفي ==
-| الخطوة | الوصف |
+لتبسيط الأمر، دعونا نفترض أن لدينا شبكة عصبية بسيطة ذات طبقة مخفية واحدة:
-|---|---|
-| 1 | حساب الخطأ في الطبقة الأخيرة. |
-| 2 | حساب تدرج الخطأ بالنسبة لمخرجات الطبقة الأخيرة. |
-| 3 | حساب تدرج مخرجات الطبقة الأخيرة بالنسبة لأوزان هذه الطبقة. |
-| 4 | تحديث أوزان الطبقة الأخيرة. |
-| 5 | تكرار الخطوات 2-4 للطبقات السابقة. |
-== مفاهيم أساسية إضافية ==
+*   '''الطبقة الإدخال:''' تستقبل البيانات الأولية.
+*   '''الطبقة المخفية:''' تقوم بمعالجة البيانات وتطبيق دالة التنشيط.
+*   '''طبقة الإخراج:''' تقدم التنبؤ النهائي.
-*   '''Learning Rate (معدل التعلم):'''  يحدد حجم الخطوة التي يتم اتخاذها لتحديث الأوزان.  قيمة صغيرة جداً قد تؤدي إلى تعلم بطيء، بينما قيمة كبيرة جداً قد تتسبب في تجاوز الحل الأمثل.
+.  **حساب الخطأ:** يتم حساب الخطأ بين التنبؤ والقيمة الحقيقية باستخدام دالة مثل [[متوسط الخطأ التربيعي (Mean Squared Error)]].
-*   '''Epoch (دورة):'''  تمثل تمريرة واحدة كاملة لمجموعة التدريب بأكملها عبر الشبكة العصبية.
-*   '''Batch Size (حجم الدفعة):'''  يحدد عدد عينات التدريب التي يتم استخدامها لحساب التدرجات في كل تحديث للأوزان.
-*   '''Overfitting (التركيب الزائد):'''  يحدث عندما تتعلم الشبكة العصبية بيانات التدريب بشكل جيد جداً لدرجة أنها تفشل في التعميم على بيانات جديدة.  تقنيات مثل [[التنظيم]] (Regularization) تستخدم لمنع التركيب الزائد.
-*   '''Vanishing Gradient (تلاشي التدرج):'''  يحدث عندما يصبح التدرج صغيراً جداً، مما يؤدي إلى تعلم بطيء أو توقف في الطبقات المبكرة من الشبكة.  تقنيات مثل استخدام [[دالات تنشيط ReLU]] تساعد في تخفيف هذه المشكلة.
-== الـ Backpropagation و تداول الخيارات الثنائية والعملات المشفرة ==
+.  **حساب تدرجات الخطأ:** يتم حساب تدرجات الخطأ بالنسبة للأوزان والتحيزات في طبقة الإخراج.  هذا يخبرنا بمدى تأثير كل وزن وتحيز على الخطأ.
-في [[تداول الخيارات الثنائية]] و [[تداول العملات المشفرة]]، يمكن استخدام الشبكات العصبية المدربة باستخدام الـ Backpropagation للتنبؤ بحركة الأسعار.  يمكن للشبكة أن تتعلم أنماطاً معقدة في البيانات التاريخية، مثل [[الشموع اليابانية]] و [[مؤشر القوة النسبية]] (RSI) و [[المتوسطات المتحركة]] (Moving Averages) و [[مؤشر الماكد]] (MACD) و [[تصحيح فيبوناتشي]] (Fibonacci Retracement) و [[مؤشر ستوكاستيك]] (Stochastic Oscillator) و [[بولينجر باند]] (Bollinger Bands) و [[مؤشر ADX]] (Average Directional Index) و [[مؤشر Ichimoku Kinko Hyo]] (Ichimoku Kinko Hyo) و [[تحليل حجم التداول]] (Volume Analysis) و [[أنماط الرسوم البيانية]] (Chart Patterns) و [[تحليل الموجات إليوت]] (Elliott Wave Analysis) و [[نظرية Dow]] (Dow Theory) و [[تحليل التجميع والتوزيع]] (Accumulation/Distribution) و [[تحليل النقطة المحورية]] (Pivot Point Analysis) و [[تحليل الشموع]] (Candlestick Analysis) و [[تحليل الفجوات السعرية]] (Gap Analysis) و [[مؤشر ATR]] (Average True Range).  يمكن استخدام هذه التوقعات لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.  كما يمكن استخدامها في استراتيجيات [[التداول الخوارزمي]] (Algorithmic Trading) و [[إدارة المخاطر]] (Risk Management).
+.  **تحديث الأوزان والتحيزات:** يتم تحديث الأوزان والتحيزات في طبقة الإخراج باستخدام هبوط التدرج.  الصيغة العامة للتحديث هي:
-== الخلاصة ==
+    '''وزن جديد = وزن قديم - معدل التعلم * تدرج الخطأ'''
-الـ Backpropagation هي خوارزمية قوية تسمح للشبكات العصبية بالتعلم والتكيف.  فهم هذه الخوارزمية أمر ضروري لأي شخص مهتم بمجال التعلم الآلي وتطبيقاته في مجالات مثل تداول الخيارات الثنائية والعملات المشفرة.  على الرغم من أن التفاصيل الرياضية قد تكون معقدة، إلا أن المفهوم الأساسي بسيط:  قم بتمرير المدخلات، احسب الخسارة، وقم بتعديل الأوزان لتقليل الخسارة.
+.  **الانتشار إلى الطبقات السابقة:** يتم حساب تدرجات الخطأ بالنسبة للأوزان والتحيزات في الطبقة المخفية، باستخدام تدرجات الخطأ من طبقة الإخراج.  ثم يتم تحديث الأوزان والتحيزات في الطبقة المخفية بنفس الطريقة.
-[[الشبكات العصبية التلافيفية]]
+.  **التكرار:** يتم تكرار هذه العملية لعدة مرات (تسمى [[epochs]]) حتى يتم الوصول إلى مستوى مقبول من الدقة.
-[[الشبكات العصبية المتكررة]]
-[[التعلم العميق]]
+== التحديات في الانتشار العكسي ==
-[[الذكاء الاصطناعي]]
-[[الخوارزميات]]
+هناك بعض التحديات التي يمكن أن تواجه عملية الانتشار العكسي:
-[[التحسين]]
-[[التدرج]]
+*   '''مشكلة تلاشي التدرج (Vanishing Gradient Problem):''' في الشبكات العميقة، يمكن أن يصبح تدرج الخطأ صغيرًا جدًا أثناء الانتشار الخلفي، مما يجعل التعلم بطيئًا أو مستحيلًا.  هناك تقنيات مختلفة للتغلب على هذه المشكلة، مثل استخدام [[دوال تنشيط ReLU]]، [[تهيئة الأوزان المناسبة]]، و [[الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks)]].
-[[دالة التنشيط]]
-[[التعلم الخاضع للإشراف]]
+*   '''مشكلة انفجار التدرج (Exploding Gradient Problem):''' على عكس مشكلة تلاشي التدرج، يمكن أن يصبح تدرج الخطأ كبيرًا جدًا، مما يؤدي إلى عدم استقرار التدريب.  يمكن حل هذه المشكلة باستخدام [[تقنيات التنظيم (Regularization Techniques)]] مثل [[قص التدرج (Gradient Clipping)]].
-[[التعلم غير الخاضع للإشراف]]
-[[التعلم المعزز]]
+*   '''التجاوز (Overfitting):''' يحدث التجاوز عندما تتعلم الشبكة بيانات التدريب بشكل جيد جدًا، لكنها لا تستطيع التعميم على البيانات الجديدة.  يمكن منع التجاوز باستخدام تقنيات التنظيم مثل [[التسرب (Dropout)]] و [[التنظيم L1 و L2]].
-[[البيانات الكبيرة]]
-[[تحليل البيانات]]
+== تطبيقات الانتشار العكسي في التداول ==
-[[النمذجة الإحصائية]]
-[[الرياضيات المتقطعة]]
+الانتشار العكسي يلعب دوراً حاسماً في تطوير أنظمة التداول الآلية القائمة على [[الذكاء الاصطناعي]].  يمكن استخدامه ل:
-[[البرمجة بلغة بايثون]]
-[[TensorFlow]]
+*   '''التنبؤ بأسعار الأصول:'''  تدريب شبكة عصبية للتنبؤ بأسعار الأسهم، العملات المشفرة، أو السلع.
-[[PyTorch]]
+*   '''اكتشاف أنماط التداول:''' تحديد أنماط معقدة في بيانات السوق التي قد لا تكون واضحة للمتداولين البشريين.
-[[Keras]]
+*   '''إدارة المخاطر:''' تقييم المخاطر المرتبطة بصفقات التداول المختلفة.
+*   '''تحسين استراتيجيات التداول:''' تعديل استراتيجيات التداول الحالية لتحقيق أداء أفضل.
+== استراتيجيات وتكتيكات تداول ذات صلة ==
+*   [[التحليل الفني]]
+*   [[التحليل الأساسي]]
+*   [[مؤشر القوة النسبية (RSI)]]
+*   [[المتوسطات المتحركة]]
+*   [[خطوط فيبوناتشي]]
+*   [[أنماط الشموع اليابانية]]
+*   [[مؤشر الماكد (MACD)]]
+*   [[تحليل حجم التداول]]
+*   [[نظرية الموجات إليوت]]
+*   [[استراتيجية الاختراق]]
+*   [[استراتيجية الارتداد]]
+*   [[تداول الأخبار]]
+*   [[التداول الخوارزمي]]
+*   [[التحليل المرجح]]
+*   [[تداول النطاق]]
+== روابط مفيدة ==
+*   [[التعلم العميق]]
+*   [[الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)]]
+*   [[الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)]]
+*   [[دوال التنشيط]]
+*   [[التحسين (Optimization)]]
+*   [[البيانات الضخمة]]
+*   [[التعلم المعزز]]
+*   [[الذكاء الاصطناعي في التمويل]]
+*   [[التعلم غير الخاضع للإشراف]]
+*   [[التعلم الخاضع للإشراف]]
+*   [[تجميع البيانات]]
+*   [[تنقية البيانات]]
+*   [[تصور البيانات]]
+*   [[النمذجة الإحصائية]]
+*   [[التحليل الزمني]]
+=== الخلاصة ===
+الانتشار العكسي هو خوارزمية قوية تسمح للشبكات العصبية بالتعلم والتكيف مع البيانات الجديدة.  فهم هذه الخوارزمية أمر ضروري لأي شخص مهتم بمجال [[التعلم الآلي]] وتطبيقاته في [[التداول المالي]].  على الرغم من وجود بعض التحديات المرتبطة بالانتشار العكسي، إلا أن هناك العديد من التقنيات المتاحة للتغلب عليها وتحقيق أداء عالي.
-[[Category:**الفئة:خوارزميات التعلم الآلي**]]
 == ابدأ التداول الآن ==
@@ Line 83: / Line 112: @@
 ✓ تنبيهات باتجاهات السوق
 ✓ مواد تعليمية للمبتدئين
+[[Category:شبكات عصبية]]