عصبی‌شبکه‌های عمیق (Deep Neural Networks) نوعی از مدل‌های ریاضی در حوزه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند که ساختار و عملکرد آنها از نحوه عمل مغز انسان الهام گرفته‌اند. این شبکه‌ها از لایه‌های متعددی تشکیل شده‌اند و از رویکردهای مشابه به تشخیص الگوها و ویژگی‌های پیچیده در داده‌های ورودی مانند تصاویر، متون، داده‌های عددی، گفتار و غیره استفاده می‌کنند.

تشکیل یک شبکه عصبی عمیق عمدتاً از دو عنصر اصلی تشکیل شده است:

1. لایه‌های مخفی (Hidden Layers): این لایه‌ها وظیفه استخراج و تبدیل داده‌های ورودی را به عهده دارند. هر لایه مخفی از یک تعداد نورون‌ها (یا واحدهای پردازشی) تشکیل شده است و اطلاعات ویژگی‌های پیچیده‌تری را از داده‌های ورودی استخراج می‌کنند. این لایه‌ها توسط توابع غیرخطی (توابع فعال‌سازی) مانند ReLU (Rectified Linear Unit) فعال می‌شوند.

2. وزن‌ها و پارامترها: هر اتصال بین نورون‌ها دارای وزن (weight) است. این وزن‌ها به صورت تصادفی مقداردهی اولیه می‌شوند و سپس توسط الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند انتشار پس‌رو (Backpropagation) به‌روزرسانی می‌شوند. پارامترهای شبکه عصبی شامل این وزن‌ها و مقادیر دیگری مانند انحراف‌ها (biases) می‌شوند.

عملکرد عصبی‌شبکه‌های عمیق به این شکل است که در ابتدا اطلاعات ورودی از طریق لایه‌های مخفی پردازش می‌شوند و ویژگی‌های مختلفی از داده‌های ورودی استخراج می‌شود. این ویژگی‌ها به صورت تدریجی و از لایه به لایه عمیق‌تر به دست می‌آیند. سپس، این ویژگی‌ها توسط لایه‌های خروجی به تولید نتیجه پایانی می‌پردازند.

عصبی‌شبکه‌های عمیق از قدرت بالایی در یادگیری نمایش داده‌ها و توانایی تعبیه الگوها و ویژگی‌های پیچیده برخوردارند. این امکان به شبکه می‌دهد تا در مسائل گوناگون مانند تشخیص تصویر، ترجمه ماشینی، پردازش زبان طبیعی و دیگر مسائل پیچیده، عملکرد بسیار عالی داشته باشد. به عنوان مثال، در تشخیص تصویر، یک عصبی‌شبکه عمیق می‌تواند بسیاری از ویژگی‌های تصویری مانند لبه‌ها، چهره‌ها، و اشیاء را به صورت خودکار تشخیص دهد.

در کل، عصبی‌شبکه‌های عمیق به عنوان یکی از نخستین گزینه‌ها در حل مسائل پیچیده مبتنی بر داده و یادگیری ماشین در دهه‌های اخیر به شدت پردازش شده‌اند و بهبود عملکرد در انواع وسیعی از برنامه‌ها و صنایع ایجاد کرده‌اند.

در عملیات یادگیری در عصبی‌شبکه‌های عمیق، مراحل تکراری و تطبیق مدل با داده‌های ورودی بسیار مهم هستند. این مراحل عموماً شامل موارد زیر هستند:

1. مقداردهی اولیه وزن‌ها: در ابتدا، وزن‌ها به صورت تصادفی مقداردهی اولیه می‌شوند. این وزن‌ها نشان دهنده تأثیر هر اتصال بین نورون‌ها می‌باشند.

2. محاسبه خروجی مدل: با ورود داده‌های آموزشی به شبکه، اطلاعات از لایه به لایه پردازش می‌شوند و خروجی‌های پیش‌بینی شده توسط مدل تولید می‌شوند.

3. محاسبه خطا: خروجی‌های تولید شده توسط مدل با خروجی‌های مورد انتظار مقایسه می‌شوند تا میزان اختلاف (خطا) بین آنها محاسبه شود. این خطا معمولاً با استفاده از توابع هزینه (loss functions) مختلف محاسبه می‌شود.

4. انتقال پس‌رو (Backpropagation): این یک فرایند اساسی در یادگیری مدل‌های عمیق است. در این فرایند، خطا از لایه‌های خروجی به لایه‌های ورودی منتقل می‌شود و وزن‌ها به‌روزرسانی می‌شوند. این بهینه‌سازی به شبکه اجازه می‌دهد که تطبیق بهتری با داده‌های ورودی داشته باشد و خطا را کاهش دهد.

5. به‌روزرسانی وزن‌ها: با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و نسخه‌های پیشرفته‌تر آن، وزن‌ها و پارامترهای شبکه به‌روزرسانی می‌شوند تا خطا کاهش یابد و عملکرد مدل در پیش‌بینی‌های آتی بهبود یابد.

6. تکرار مراحل 2 تا 5: این مراحل به صورت تکراری اجرا می‌شوند تا مدل به یک عملکرد بهینه و مطلوب در پیش‌بینی داده‌های جدید برسد.

هدف اصلی این فرایند یادگیری، بهبود عملکرد مدل در پیش‌بینی داده‌های جدید و تطبیق بهتر با تنوع و پیچیدگی داده‌های ورودی است. با تکرار مراحل یادگیری، شبکه عصبی به صورت تدریجی قابلیت‌های بیشتری در استخراج و نمایش ویژگی‌های پیچیده‌تر از داده‌های ورودی پیدا می‌کند و در نتیجه، در پیش‌بینی دقیق‌تر عمل می‌کند.