Backpropagation

1. 1. الانتشار العكسي: دليل شامل للمبتدئين

الانتشار العكسي (Backpropagation) هي خوارزمية حاسمة في مجال التعلم الآلي وخصوصاً في تدريب الشبكات العصبية الاصطناعية. تُعد هذه الخوارزمية اللبنة الأساسية التي تسمح للشبكات العصبية بالتعلم من البيانات والتكيف معها، مما يجعلها قادرة على أداء مهام معقدة مثل التعرف على الصور، معالجة اللغة الطبيعية، وحتى التنبؤ بأسعار العقود الآجلة للعملات المشفرة. في هذا المقال، سنشرح الانتشار العكسي بالتفصيل، بدءاً من المفاهيم الأساسية وصولاً إلى التطبيقات العملية، مع التركيز على أهميته في سياق تداول العملات المشفرة.

1. 1. 1. 1. مقدمة إلى الشبكات العصبية

قبل الخوض في تفاصيل الانتشار العكسي، من الضروري فهم أساسيات الشبكة العصبية. الشبكة العصبية هي نموذج حسابي مستوحى من بنية الدماغ البشري. تتكون الشبكة من وحدات مترابطة تسمى العصبونات (Neurons) مرتبة في طبقات. عادة ما تتكون الشبكة العصبية من ثلاث طبقات رئيسية:

• **طبقة الإدخال** (Input Layer): تستقبل البيانات الأولية.
• **طبقات مخفية** (Hidden Layers): تقوم بمعالجة البيانات واستخلاص الميزات. يمكن أن يكون هناك طبقة مخفية واحدة أو عدة طبقات.
• **طبقة الإخراج** (Output Layer): تنتج النتيجة النهائية.

كل اتصال بين العصبونات له وزن (Weight) مرتبط به. تحدد هذه الأوزان قوة الاتصال بين العصبونات. تتم معالجة البيانات من خلال الشبكة عن طريق ضرب المدخلات في الأوزان، وإضافة انحياز (Bias)، ثم تطبيق دالة تنشيط (Activation Function).

1. 1. 1. 2. الحاجة إلى الانتشار العكسي

عندما يتم تدريب شبكة عصبية، فإن الهدف هو تعديل الأوزان والانحيازات بحيث تنتج الشبكة المخرجات الصحيحة للبيانات المُدخلة. في البداية، تكون الأوزان والانحيازات عشوائية، وبالتالي فإن مخرجات الشبكة تكون غير دقيقة. لتحسين أداء الشبكة، نحتاج إلى طريقة لتقييم مدى خطأ المخرجات وتعديل الأوزان والانحيازات بناءً على هذا الخطأ.

هنا يأتي دور الانتشار العكسي. الانتشار العكسي هو خوارزمية تستخدم لحساب تدرج الخطأ (Error Gradient) بالنسبة للأوزان والانحيازات. يشير تدرج الخطأ إلى مدى تأثير كل وزن وانحياز على الخطأ الكلي للشبكة. باستخدام هذا التدرج، يمكننا تحديث الأوزان والانحيازات في الاتجاه الذي يقلل من الخطأ، وبالتالي تحسين أداء الشبكة.

1. 1. 1. 3. خطوات الانتشار العكسي

تتكون عملية الانتشار العكسي من خطوتين رئيسيتين:

• **الانتشار الأمامي** (Forward Propagation): يتم تمرير البيانات المُدخلة عبر الشبكة من طبقة الإدخال إلى طبقة الإخراج. في كل طبقة، يتم حساب مخرجات العصبونات باستخدام الأوزان والانحيازات ودوال التنشيط.
• **الانتشار العكسي** (Backward Propagation): يتم حساب الخطأ بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الفعلية. ثم يتم استخدام هذا الخطأ لحساب تدرج الخطأ بالنسبة للأوزان والانحيازات. يتم بعد ذلك تحديث الأوزان والانحيازات باستخدام خوارزمية تحسين التدرج (Gradient Descent).

1. 1. 1. 1. 3.1. الانتشار الأمامي بالتفصيل

لنفترض أن لدينا شبكة عصبية بسيطة تتكون من طبقة إدخال، طبقة مخفية، وطبقة إخراج. لنرمز إلى:

• `x`: مدخلات الشبكة.
• `w`: الأوزان.
• `b`: الانحيازات.
• `a`: مخرجات العصبونات (قبل تطبيق دالة التنشيط).
• `z`: مخرجات العصبونات بعد تطبيق دالة التنشيط.
• `f`: دالة التنشيط.

في طبقة الإدخال، تكون `z` ببساطة `x`. في الطبقات المخفية والإخراج، يتم حساب `a` على النحو التالي:

`a = w * z + b`

ثم يتم تطبيق دالة التنشيط `f` للحصول على `z`:

`z = f(a)`

يتم تكرار هذه العملية لكل طبقة حتى نصل إلى طبقة الإخراج.

1. 1. 1. 1. 3.2. الانتشار العكسي بالتفصيل

بعد الحصول على مخرجات الشبكة، نحسب الخطأ باستخدام دالة خسارة (Loss Function). دالة الخسارة تقيس الفرق بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الفعلية. أحد الأمثلة الشائعة لدالة الخسارة هو متوسط الخطأ التربيعي (Mean Squared Error - MSE).

لحساب تدرج الخطأ، نستخدم قاعدة السلسلة (Chain Rule) من حساب التفاضل والتكامل. تقول قاعدة السلسلة أن تدرج دالة مركبة يساوي حاصل ضرب تدرجات الدوال الفردية.

لحساب تدرج الخطأ بالنسبة لوزن معين، نضرب تدرج الخطأ بالنسبة لمخرجات العصبون في تدرج مخرجات العصبون بالنسبة للوزن. وبالمثل، لحساب تدرج الخطأ بالنسبة للانحياز، نضرب تدرج الخطأ بالنسبة لمخرجات العصبون في تدرج مخرجات العصبون بالنسبة للانحياز.

بعد حساب تدرجات الخطأ لجميع الأوزان والانحيازات، نستخدم خوارزمية تحسين التدرج لتحديثها:

`w = w - learning_rate * gradient_w`

`b = b - learning_rate * gradient_b`

حيث `learning_rate` هو معدل التعلم الذي يحدد حجم الخطوة التي نتخذها في اتجاه تدرج الخطأ.

1. 1. 1. 4. أهمية الانتشار العكسي في تداول العملات المشفرة

في سياق تداول العملات المشفرة، يمكن استخدام الشبكات العصبية المدربة باستخدام الانتشار العكسي للتنبؤ بأسعار البيتكوين، الإيثيريوم، وغيرها من العملات المشفرة. يمكن للشبكة العصبية أن تأخذ في الاعتبار مجموعة متنوعة من العوامل التي تؤثر على أسعار العملات المشفرة، مثل:

• التحليل الفني: أنماط الرسوم البيانية، المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية (RSI)، مؤشر الماكد (MACD).
• التحليل الأساسي: الأخبار، الأحداث الاقتصادية، التطورات التنظيمية.
• تحليل حجم التداول: حجم التداول، السيولة، أوامر الدعم والمقاومة.
• بيانات سلسلة الكتل (Blockchain Data): عدد المعاملات، حجم الكتل، رسوم المعاملات.
• البيانات الاجتماعية: المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي، الأخبار المتعلقة بالعملات المشفرة.

من خلال تدريب شبكة عصبية على هذه البيانات باستخدام الانتشار العكسي، يمكننا تطوير نموذج قادر على التنبؤ بأسعار العملات المشفرة بدقة نسبية. يمكن استخدام هذه التنبؤات لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة وتحسين الأرباح.

1. 1. 1. 5. التحديات والتحسينات في الانتشار العكسي

على الرغم من فعالية الانتشار العكسي، إلا أنه يواجه بعض التحديات:

• **مشكلة تلاشي التدرج** (Vanishing Gradient Problem): في الشبكات العصبية العميقة، يمكن أن يصبح تدرج الخطأ صغيراً جداً أثناء الانتشار العكسي، مما يجعل من الصعب تحديث الأوزان والانحيازات في الطبقات الأولى.
• **مشكلة انفجار التدرج** (Exploding Gradient Problem): على العكس من مشكلة تلاشي التدرج، يمكن أن يصبح تدرج الخطأ كبيراً جداً، مما يؤدي إلى عدم استقرار عملية التدريب.
• **التقارب المحلي** (Local Minima): يمكن أن تستقر خوارزمية تحسين التدرج في نقطة تقارب محلية، وهي ليست بالضرورة أفضل حل ممكن.

لمواجهة هذه التحديات، تم تطوير العديد من التحسينات على الانتشار العكسي، مثل:

• **استخدام دوال تنشيط مختلفة**: مثل ReLU (Rectified Linear Unit) و Sigmoid.
• **استخدام تقنيات تهيئة الأوزان**: مثل Xavier Initialization و He Initialization.
• **استخدام تقنيات تنظيم** (Regularization): مثل L1 regularization و L2 regularization.
• **استخدام خوارزميات تحسين متقدمة**: مثل Adam و RMSprop.
• **استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNNs) و الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNNs) لأنواع معينة من البيانات.**

1. 1. 1. 6. أدوات ومكتبات للانتشار العكسي

هناك العديد من الأدوات والمكتبات المتاحة التي تسهل عملية تطبيق الانتشار العكسي:

• **TensorFlow**: مكتبة مفتوحة المصدر من Google للتعلم الآلي.
• **Keras**: واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى للشبكات العصبية، تعمل فوق TensorFlow أو Theano أو CNTK.
• **PyTorch**: مكتبة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، مشهورة بمرونتها وسهولة استخدامها.
• **Scikit-learn**: مكتبة Python للتعلم الآلي، توفر مجموعة متنوعة من الخوارزميات والأدوات.

1. 1. 1. 7. خاتمة

الانتشار العكسي هو خوارزمية أساسية في مجال التعلم الآلي، وتحديداً في تدريب الشبكات العصبية. فهم هذه الخوارزمية ضروري لأي شخص يرغب في تطوير نماذج تعلم آلي قادرة على أداء مهام معقدة، مثل التنبؤ بأسعار العملات المشفرة. من خلال فهم الخطوات الأساسية للانتشار العكسي، والتحديات التي تواجهه، والتحسينات المتاحة، يمكنك بناء نماذج أكثر دقة وفعالية.

التعلم العميق، الخوارزميات الوراثية، الشبكات العصبية التلافيفية، الشبكات العصبية المتكررة، التعلم المعزز، التحسين العشوائي، التحليل الفني للعملات المشفرة، استراتيجيات تداول العملات المشفرة، إدارة المخاطر في تداول العملات المشفرة، تحليل حجم التداول للعملات المشفرة، مؤشرات التداول الفنية، أنماط الرسوم البيانية، الشموع اليابانية، نظرية الموجات الإليوت، مؤشر فيبوناتشي.

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!