باختصار
البيرسيبترون (Perceptron) نظام (عتادًا كان أو برمجيًا) بيستقبل قيمة مُدخَل واحدة أو أكثر، ويشغّل دالّة على المجموع الموزون للمُدخَلات، ويحسب قيمة مخرَج واحدة.
بالتفصيل
في تعلّم الآلة، الدالّة دي عادةً ما بتكونش خطّية، زي ريلو (ReLU) أو السيجمويد (Sigmoid) أو تانش (Tanh).
مثال رياضي توضيحي: بيرسيبترون بيعتمد على دالّة السيجمويد لمعالجة تلات قيم مُدخَل، الصيغة الرياضية بتاعته: f(x₁, x₂, x₃) = sigmoid(w₁x₁ + w₂x₂ + w₃x₃). يعني كل مُدخَل بيتضرب في وزن خاصّ بيه أوّلًا، وبعدين المجموع الموزون ده بيدخل على دالّة السيجمويد لإنتاج مخرَج واحد.
والصياغة دي بسيطة، لكنها الأساس اللي كل حاجة أعقد بُنيت عليه. البيرسيبترونات هي الخلايا العصبية (Neurons) اللي بتشكّل الشبكات العصبية (Neural Networks).
يعني البيرسيبترون الواحد بسيط، لكن الشبكة العصبية بأكملها — بملايين أو مليارات البيرسيبترونات المرتّبة في طبقات، كلٌّ منها بيغذّي مخرَجه كمُدخَل للطبقة اللي بعدها — هي اللي بتنتج القدرات المعقّدة اللي شفناها في النماذج الحديثة. البساطة على مستوى الوحدة الواحدة، والتعقيد بيظهر من كثافة الاتّصالات وعمق الطبقات.
مثال عملي
تخيّل بيرسيبترونًا بسيطًا بيقرّر هل يوافق على قرض صغير جدًا، من ثلاث مُدخَلات: الدخل الشهري (x₁)، عدد سنوات العمل (x₂)، وجود تخلّف سابق (x₃).
كل مُدخَل بيتضرب في وزن يعكس أهمّيته النسبية (مثلًا وزن سلبي كبير للتخلّف السابق)، والمجموع بيمرّ على دالّة سيجمويد بترجّع رقمًا بين 0 و1 يمثّل احتمال الموافقة. ده بيرسيبترون واحد — في النموذج الحقيقي، آلاف منه مرتّبة في طبقات بتشتغل مع بعض.
مصطلحات مرتبطة
- Neural Network — الشبكة العصبية.
- ReLU — دالّة الوحدة الخطّية المُصحَّحة.
- Dense Layer — الطبقة الكثيفة.
المصادر: Google ML Glossary
