Activation Functions

1. 1. دوال التفعيل: دليل شامل للمبتدئين

دوال التفعيل (Activation Functions) هي لبنات أساسية في عالم التعلم الآلي وخصوصًا في بناء الشبكات العصبية الاصطناعية. على الرغم من أن استخدامها الأساسي يكمن في هذه المجالات، إلا أن فهمها ضروري بشكل متزايد للمتداولين في أسواق العملات المشفرة، خاصةً أولئك الذين يستخدمون أنظمة تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي أو النماذج التنبؤية. هذه المقالة تقدم شرحًا تفصيليًا لدوال التفعيل، وتوضح أهميتها، وأنواعها المختلفة، وكيفية تأثيرها على أداء النماذج، مع ربطها بسياق تداول العملات المشفرة والعقود الآجلة.

1. 1. 1. ما هي دوال التفعيل؟

في أبسط تعريف لها، دالة التفعيل هي دالة رياضية تُطبق على ناتج طبقة من الشبكة العصبية. تحدد هذه الدالة ما إذا كان العصبون (neuron) يجب أن "يُفعَّل" أم لا. بمعنى آخر، تحدد ما إذا كان العصبون سيمرر المعلومات إلى الطبقة التالية أم لا. بدون دوال التفعيل، ستكون الشبكة العصبية مجرد سلسلة من العمليات الحسابية الخطية، مما يحد بشكل كبير من قدرتها على تعلم الأنماط المعقدة.

تخيل أنك تحاول التنبؤ بسعر بيتكوين باستخدام شبكة عصبية. تأخذ الشبكة مدخلات مثل السعر السابق، وحجم التداول، ومؤشرات فنية مثل مؤشر القوة النسبية (RSI) والتقارب والتباعد المتوسط المتحرك (MACD). تقوم كل طبقة من الشبكة بمعالجة هذه المدخلات، ولكن قبل أن يتم تمرير النتائج إلى الطبقة التالية، يتم تطبيق دالة التفعيل. هذه الدالة تضيف اللاخطية (non-linearity) إلى النموذج، مما يمكنه من التقاط العلاقات المعقدة بين المدخلات والسعر المستقبلي لبيتكوين.

1. 1. 1. لماذا نحتاج إلى دوال التفعيل؟

كما ذكرنا سابقًا، السبب الرئيسي لاستخدام دوال التفعيل هو إدخال اللاخطية. لماذا اللاخطية مهمة؟ لأن معظم المشاكل في العالم الحقيقي، بما في ذلك التنبؤ بأسعار الأصول، ليست خطية. إذا كانت المشكلة خطية، يمكن حلها باستخدام نماذج خطية بسيطة مثل الانحدار الخطي. ولكن عندما تكون المشكلة معقدة وغير خطية، نحتاج إلى نماذج أكثر قوة مثل الشبكات العصبية مع دوال تفعيل غير خطية.

بدون اللاخطية، يمكن تقليل الشبكة العصبية بأي عدد من الطبقات إلى نموذج خطي واحد. وهذا يعني أن الشبكة لن تكون قادرة على تعلم الأنماط المعقدة التي تميز أسواق العملات المشفرة.

1. 1. 1. أنواع دوال التفعيل

هناك العديد من دوال التفعيل المختلفة المتاحة، ولكل منها خصائصه الخاصة. فيما يلي بعض من أكثرها شيوعًا:

• **دالة خطوة Heaviside (Heaviside Step Function):** هذه الدالة بسيطة جدًا، حيث تُرجع 0 إذا كان الإدخال أقل من 0، و 1 إذا كان الإدخال أكبر من أو يساوي 0. تاريخيًا، كانت من أوائل دوال التفعيل المستخدمة، لكنها تعاني من مشاكل مثل عدم قابلية التفاضل عند الصفر، مما يجعلها غير مناسبة لتدريب الشبكات العصبية باستخدام خوارزمية الانتشار العكسي.

• **دالة الإشارة (Sigmoid Function):** تُرجع هذه الدالة قيمة بين 0 و 1، مما يجعلها مفيدة لتمثيل الاحتمالات. تستخدم في الغالب في الطبقة الأخيرة من الشبكات العصبية للتصنيف الثنائي. ومع ذلك، تعاني من مشكلة "تلاشي التدرج" (vanishing gradient)، خاصةً عندما تكون المدخلات كبيرة جدًا أو صغيرة جدًا. هذا يعني أن التدرجات (gradients) المستخدمة لتحديث أوزان الشبكة تصبح صغيرة جدًا، مما يبطئ عملية التعلم.

• **دالة الظل الزائدي (Hyperbolic Tangent - tanh):** تشبه دالة الإشارة، ولكنها تُرجع قيمة بين -1 و 1. تعتبر أفضل من دالة الإشارة لأنها متمركزة حول الصفر، مما يساعد على تسريع عملية التعلم. ومع ذلك، لا تزال تعاني من مشكلة تلاشي التدرج.

• **دالة الوحدة الخطية المعدلة (Rectified Linear Unit - ReLU):** تُرجع هذه الدالة الإدخال نفسه إذا كان أكبر من 0، و 0 إذا كان الإدخال أقل من أو يساوي 0. أصبحت واحدة من أكثر دوال التفعيل شيوعًا بسبب بساطتها وكفاءتها. تتغلب على مشكلة تلاشي التدرج بشكل كبير، ولكنها تعاني من مشكلة "العصبون الميت" (dying ReLU)، حيث قد يتوقف العصبون عن التفعيل إذا كانت مدخلاته سلبية دائمًا.

• **دالة الوحدة الخطية المسربة (Leaky ReLU):** تعتبر تحسينًا على دالة ReLU، حيث تُرجع قيمة صغيرة جدًا (مثل 0.01) إذا كان الإدخال أقل من 0. هذا يساعد على منع مشكلة العصبون الميت.

• **دالة الوحدة الخطية المعيارية (Parametric ReLU - PReLU):** تشبه Leaky ReLU، ولكنها تتعلم قيمة الميل (slope) للمنطقة السلبية.

• **دالة Exponential Linear Unit (ELU):** تجمع بين خصائص ReLU و exp، وتهدف إلى تحقيق أداء أفضل من ReLU و ReLU المسربة.

• **دالة Swish:** دالة حديثة نسبيًا تُظهر نتائج واعدة في العديد من التطبيقات.

1. 1. 1. اختيار دالة التفعيل المناسبة

يعتمد اختيار دالة التفعيل المناسبة على المشكلة المحددة التي تحاول حلها. لا توجد قاعدة واحدة تناسب الجميع. ومع ذلك، هناك بعض الإرشادات العامة:

• **بالنسبة للطبقات المخفية:** غالبًا ما تكون ReLU أو Leaky ReLU أو PReLU هي الخيارات الأفضل. تعتبر ReLU هي نقطة البداية الجيدة، وإذا واجهت مشكلة العصبون الميت، يمكنك تجربة Leaky ReLU أو PReLU.
• **بالنسبة للطبقة الأخيرة:**

   *   **للتصنيف الثنائي:**  استخدم دالة الإشارة.
   *   **للتصنيف متعدد الفئات:**  استخدم دالة Softmax، التي تُرجع توزيعًا احتماليًا على الفئات المختلفة.
   *   **للانحدار:**  لا تستخدم دالة تفعيل، أو استخدم دالة خطية.

1. 1. 1. دوال التفعيل وتداول العملات المشفرة

يمكن استخدام دوال التفعيل في مجموعة متنوعة من تطبيقات تداول العملات المشفرة:

• **التنبؤ بالأسعار:** يمكن استخدام الشبكات العصبية مع دوال تفعيل مناسبة للتنبؤ بأسعار العملات المشفرة بناءً على البيانات التاريخية، وحجم التداول، ومؤشرات فنية مختلفة. يمكن استخدام هذه التنبؤات لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة.
• **اكتشاف الأنماط:** يمكن استخدام الشبكات العصبية لاكتشاف الأنماط في بيانات السوق التي قد لا تكون واضحة للمتداولين البشريين.
• **إدارة المخاطر:** يمكن استخدام الشبكات العصبية لتقييم المخاطر المرتبطة بصفقات التداول المختلفة.
• **التداول الآلي:** يمكن استخدام الشبكات العصبية لتطوير أنظمة تداول آلية يمكنها تنفيذ الصفقات تلقائيًا بناءً على شروط محددة.

1. 1. 1. أمثلة على الاستراتيجيات والتحليلات ذات الصلة

• **تحليل الشموع اليابانية:** فهم أنماط الشموع اليابانية يمكن أن يكمل التنبؤات الناتجة عن الشبكات العصبية.
• **مؤشر المتوسط المتحرك البسيط (SMA):** يمكن استخدامه كمدخل للشبكة العصبية.
• **مؤشر المتوسط المتحرك الأسي (EMA):** بديل لـ SMA، يوفر وزنًا أكبر للبيانات الحديثة.
• **مؤشر ستوكاستيك:** يستخدم لقياس الزخم.
• **تحليل فيبوناتشي:** يمكن استخدامه لتحديد مستويات الدعم والمقاومة المحتملة.
• **تحليل حجم التداول:** مراقبة حجم التداول يمكن أن تؤكد أو تضعف إشارات التداول.
• **استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy):** يمكن استخدام الشبكة العصبية لتحديد نقاط الاختراق المحتملة.
• **استراتيجية الارتداد (Bounce Strategy):** يمكن استخدام الشبكة العصبية لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
• **استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading):** تعتمد على الاستفادة من التقلبات قصيرة الأجل.
• **استراتيجية التداول اليومي (Day Trading):** تتطلب سرعة ودقة عالية.
• **تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):** قياس مشاعر السوق من خلال تحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.
• **إدارة رأس المال (Money Management):** تحديد حجم الصفقة المناسب بناءً على المخاطر.
• **تنويع المحفظة (Portfolio Diversification):** توزيع الاستثمارات عبر أصول مختلفة.
• **التحليل الأساسي (Fundamental Analysis):** تقييم القيمة الجوهرية للعملة المشفرة.
• **التحليل الفني (Technical Analysis):** تحليل الرسوم البيانية والمؤشرات الفنية.
• **تحليل حجم التداول (Volume Analysis):** دراسة حجم التداول لتأكيد الاتجاهات.

1. 1. 1. الخلاصة

دوال التفعيل هي مكونات أساسية في الشبكات العصبية، وهي تلعب دورًا حاسمًا في قدرة هذه النماذج على تعلم الأنماط المعقدة والتنبؤ بالنتائج. فهم الأنواع المختلفة من دوال التفعيل وكيفية اختيار الدالة المناسبة لمشكلتك يمكن أن يحسن بشكل كبير أداء نماذجك. في سياق تداول العملات المشفرة، يمكن استخدام الشبكات العصبية مع دوال تفعيل مناسبة لتطوير أنظمة تداول آلية، وتحسين إدارة المخاطر، واكتساب رؤى قيمة حول السوق. مع استمرار تطور مجال الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تصبح دوال التفعيل أكثر أهمية للمتداولين في أسواق العملات المشفرة.

التعلم العميق الشبكات العصبية التلافيفية الشبكات العصبية المتكررة الانتشار العكسي Softmax الانحدار الخطي التحسين الخوارزميات البيانات الضخمة الذكاء الاصطناعي التعرف على الأنماط الاحتمالات التفاضل اللاخطية الشبكات العصبية الاصطناعية التحليل الفني تحليل حجم التداول إدارة المخاطر التداول الآلي البيانات التاريخية

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

المنصة	مميزات العقود الآجلة	التسجيل
Binance Futures	رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M	سجّل الآن
Bybit Futures	عقود دائمة عكسية	ابدأ التداول
BingX Futures	التداول بالنسخ	انضم إلى BingX
Bitget Futures	عقود مضمونة بـ USDT	افتح حساب
BitMEX	منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x	BitMEX

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @strategybin للحصول على المزيد من المعلومات. أفضل منصات الربح – اشترك الآن.

شارك في مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @cryptofuturestrading للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!