Backpropagation

Backpropagation: شرح تفصيلي 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.

ما هي الشبكة 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.

الهدف من التدريب

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.

الخطأ و دالة التكلفة

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.

كيف يعمل الـ Backpropagation؟

الـ Backpropagation هي الخوارزمية المستخدمة لضبط أوزان الشبكة العصبية لتقليل دالة التكلفة. تعتمد على مفهوم حساب التفاضل والتكامل، وتحديداً قاعدة السلسلة. إليك الخطوات الأساسية:

1. Forward Pass (التمرير الأمامي): يتم تمرير المدخلات عبر الشبكة العصبية من الطبقة الأولى إلى الطبقة الأخيرة، ويتم حساب المخرج. 2. Loss Calculation (حساب الخسارة): يتم حساب دالة التكلفة لمقارنة مخرج الشبكة بالمخرج الفعلي. 3. 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. 4. 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

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.

| الخطوة | الوصف | |---|---| | 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

• 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.
• 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

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).

الخلاصة

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.

الشبكات العصبية التلافيفية الشبكات العصبية المتكررة التعلم العميق الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التحسين التدرج دالة التنشيط التعلم الخاضع للإشراف التعلم غير الخاضع للإشراف التعلم المعزز البيانات الكبيرة تحليل البيانات النمذجة الإحصائية الرياضيات المتقطعة البرمجة بلغة بايثون TensorFlow PyTorch Keras

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