شبکه های عصبی : چگونگی طراحی مغز از کامپیوترهای بهتر الهام گرفته است.

0

شبکه های عصبی مجموعه ای از الگوریتم ها هستند ، که پس از مغز انسان به راحتی طراحی می شوند ، که برای تشخیص الگوها طراحی شده اند. آنها داده های حسی را از طریق نوعی درک دستگاه ، برچسب زدن یا خوشه بندی ورودی خام تفسیر می کنند. الگوهایی که آنها تشخیص می دهند ، عددی است و در بردارها موجود است ، که در آن همه داده های دنیای واقعی ، خواه تصاویر ، صدا ، متن یا سریال زمانی باید ترجمه شوند.

یادگیری عمیق در واقع نام جدیدی برای رویکرد به هوش مصنوعی به نام شبکه های عصبی است که بیش از 70 سال است که از مد خارج می شوند. شبکه های عصبی برای اولین بار در سال 1944 توسط وارن مک کالو و والتر پیتز ، دو محقق دانشگاه شیکاگو که در سال 1952 به عنوان اعضای موسس آنچه بعضا اولین بخش علوم شناختی خوانده می شود ، به MIT منتقل شدند ، پیشنهاد شد .

تفاوت مغز با رایانه ها

شما اغلب افراد را می شنوید که مغز انسان و رایانه الکترونیکی را با یکدیگر مقایسه می کنند ، و از نظر چهره آنها چیزهای مشترکی دارند.

یک مغز معمولی دارای چیزی شبیه به 100 میلیارد سلول مینسکول به نام نورون است (هیچ کس دقیقا نمی داند تعداد آنها وجود دارد و تخمین ها از حدود 50 میلیارد به 500 میلیارد می رسد).

هر نورون از بدن سلول (توده مرکزی سلول) ساخته شده است و تعدادی اتصالی از آن خارج می شوند:

دندریت های متعدد (ورودی های سلول

– حمل اطلاعات به سمت بدن سلول) و یک آکسون واحد.(خروجی سلول

– انتقال اطلاعات). نورونها آنقدر ریز هستند که می توانید حدود 100 بدن سلول آنها را در یک میلی متر واحد قرار دهید.

(همچنین به طور خلاصه لازم به ذکر است که نورونها تنها 10 درصد از کل سلولهای مغز را تشکیل می دهند ؛ بقیه سلولهای گلیال به نام نوروگلیا نیز هستند که از سلولهای عصبی پشتیبانی و محافظت کرده و از آنها با انرژی تغذیه می کنند که به آنها امکان می دهد). کار کنید و رشد کنید.)

در داخل کامپیوتر ، معادل سلول مغزی یک وسیله تعویض نانوسکوپی ریز به نام ترانزیستور است . آخرین ریزپردازنده های برش لبه (رایانه های تک تراشه) حاوی بیش از 2 میلیارد ترانزیستور هستند.

حتی یک ریزپردازنده اصلی حدود 50 میلیون ترانزیستور دارد که همه آنها روی یک مدار مجتمع بسته شده اند فقط مربع 25 میلی متر (کوچکتر از یک تمبر پستی)!

شبکه های عصبی

اثر هنری: نورون: ساختار اصلی سلول مغزی ، نشان دادن بدن سلول مرکزی ، دندریت ها (منتهی به بدن سلول) و آکسون (که از آن فاصله می گیرد).

از اینجاست که مقایسه بین رایانه و مغز شروع و پایان می یابد ، زیرا این دو چیز کاملاً متفاوت هستند. فقط این نیست که رایانه ها جعبه های فلزی سرد پر از اعداد باینری هستند ، در حالی که مغزها گرم ، زنده هستند ، چیزهایی هستند که مملو از افکار ، احساسات و خاطرات است.

تفاوت واقعی این است که کامپیوترها و مغزها به روشهای کاملاً متفاوت “فکر می کنند”. ترانزیستور در یک کامپیوتر در نسبتا ساده است، سیمی سریال زنجیره (هر یک به شاید دو یا سه نفر دیگر در ترتیبات اساسی شناخته شده است به عنوان متصل گیت های منطقی )، در حالی که سلول های عصبی در مغز پر در پیچیده، به هم پیوسته موازی راه (هر یک ممکن است به 10،000 همسایه وصل شود).

مطلب پیشنهادی منوجان
بیوسورفکتانت ها و سورفکتانت ها

این تفاوت ساختاری اساسی بین رایانه ها (ممکن است چند صد میلیون ترانزیستور به روشی نسبتاً ساده متصل شوند) و مغزها (شاید 10-100 بار سلولهای مغزی بیشتر به روشهای غنی تر و پیچیده تر متصل شوند) همان چیزی است که باعث می شود آنها بسیار متفاوت فکر کنند.

رایانه ها برای ذخیره مقادیر زیادی از اطلاعات بی معنی (برای آنها) و استفاده مجدد از آن به هر روش با توجه به دستورالعمل های دقیق (برنامه هایی) که از قبل از آنها تغذیه می کنیم ، کاملاً طراحی شده اند. از سوی دیگر ، مغزها به آرامی و با یک روش دوربینی که اغلب ماهها یا سالها طول می کشد.

برای یادگیری کامل چیزی کاملاً پیچیده طول می کشد. اما ، بر خلاف رایانه ، آنها می توانند به طور خودجوش اطلاعات را به روش های حیرت انگیز در کنار هم قرار دهند – این همان جایی است که خلاقیت انسانی یک بتهوون یا یک شکسپیر از آن ناشی می شود – با شناخت الگوهای اولیه ،

عالی نیست اگر رایانه ها بیشتر شبیه مغز باشند؟ اینجاست که شبکه های عصبی وارد می شوند!

شبکه عصبی چیست؟

ایده اصلی در پشت شبکه عصبی شبیه سازی (کپی کردن به روشی ساده اما منطقی وفادار) تعداد زیادی از سلول های مغز متراکم به هم پیوسته در داخل یک کامپیوتر است ، بنابراین می توانید آن را برای یادگیری چیزها ، شناخت الگوهای و تصمیم گیری به روشی انسانی بدست آورید. نکته جالب در مورد شبکه عصبی این است که شما مجبور نیستید آن را برنامه ریزی کنید تا صریحاً یاد بگیرید: این همه به تنهایی یاد می گیرد ، دقیقاً مثل مغز!

اما این یک مغز نیست. لازم به ذکر است که شبکه های عصبی (به طور کلی) شبیه سازی نرم افزار هستند: آنها با برنامه نویسی رایانه های بسیار معمولی ، با روشی بسیار سنتی با ترانزیستورهای معمولی و دروازه های منطقی مرتبط با سریال خود کار می کنند ، طوری رفتار می کنند که گویی از میلیارد ها ساخته شده اند.

سلولهای مغزی بسیار بهم پیوسته که بطور موازی کار می کنند. هنوز کسی سعی نکرده است با اتصال سیم های ترانزیستور در یک ساختار کاملاً موازی دقیقاً مانند مغز انسان ، کامپیوتر ایجاد کند. به عبارت دیگر ، یک شبکه عصبی دقیقاً به همان روشی که یک مدل رایانه ای از مغز انسان متفاوت استآب و هوا با ابرهای واقعی ، دانه های برف یا آفتاب متفاوت است.

شبیه سازی های رایانه ای فقط مجموعه ای از متغیرهای جبری و معادلات ریاضی است که آنها را به هم پیوند می دهد (به عبارت دیگر ، اعداد ذخیره شده در جعبه هایی که مقادیر آنها دائما در حال تغییر است). آنها به معنای هیچ چیز برای رایانه هایی که در داخل آنها اجرا می شوند نیست – فقط برای افرادی که آنها را برنامه ریزی می کنند.

شبکه های عصبی واقعی و مصنوعی

قبل از اینکه هر چه بیشتر پیش برویم ، همچنین لازم به ذکر برخی از ژرفون ها نیست. به طور دقیق ، شبکه های عصبی که از این طریق تولید می شوند ، شبکه های عصبی مصنوعی (یا ANN ها) نامیده می شوند تا آنها را از شبکه های عصبی واقعی (مجموعه سلولهای مغزی بهم پیوسته) که در مغز خود پیدا می کنیم ، متمایز کنند.

شما همچنین ممکن است شبکه های عصبی را ببینید که با نام هایی از قبیل دستگاه های اتصال دهنده (زمینه ای نیز به نام اتصال دهنده شناخته می شوند) ، پردازنده های توزیع موازی (PDP) ، ماشین های تفکر و موارد دیگر از این قبیل استفاده می شود – اما در این مقاله قصد داریم از اصطلاح عصبی استفاده کنیم. شبکه “در سراسر و همیشه از آن به معنای” شبکه عصبی مصنوعی “استفاده کنید.

مطلب پیشنهادی منوجان
کویل تسلا : نمودار مدار ، کار و برنامه های کاربردی آن چیست

شبکه های عصبی و هوش مصنوعی

در برخی محافل ، شبکه های عصبی به عنوان “نیروی بی رحمانه” هوش مصنوعی تصور می شوند ، زیرا آنها با یک صفحه خالی شروع می شوند و راه خود را به سمت یک مدل دقیق می اندازند.

آنها مؤثر هستند ، اما از نظر برخی از چشم ها رویکرد خود به مدل سازی ناکارآمد هستند ، که نمی توانند فرضیاتی در مورد وابستگی عملکردی بین خروجی و ورودی ایجاد کنند.

به این ترتیب ، نزول شیب برای یافتن بهترین بازی ، وزن خود را با یکدیگر بازنمود نمی کند – روش پیمایش مسیر فضای مربوطه را کوچک می کند ، بنابراین تعداد به روزرسانی ها و محاسبات مورد نیاز ، طبق بسیاری از سفارشات.

علاوه بر این ، الگوریتم هایی مانند شبکه های کپسولی هینتون برای همگرا کردن بر روی یک مدل دقیق نیاز به موارد بسیار کمی از داده ها دارند. يعني تحقيق حاضر اين پتانسيل را دارد كه ماهيت وحشيانه يادگيري عميق را برطرف كند.

شبکه عصبی از چه چیزی تشکیل شده است

یک شبکه عصبی معمولی از چند ده تا صدها ، هزار و یا حتی میلیون ها نورون مصنوعی به نام واحد هایی که در یک سری لایه ها مرتب شده اند ، وجود دارد که هر یک از آن ها به لایه ها وصل می شوند.

برخی از آنها ، به عنوان واحدهای ورودی شناخته می شوند ، به گونه ای طراحی شده اند که اشکال مختلفی از اطلاعات را از جهان خارج دریافت می کنند که این شبکه تلاش خواهد کرد تا در مورد آن ، شناخت و یا در غیر این صورت پردازش کند.

سایر واحدها در طرف مقابل شبکه قرار دارند و نحوه پاسخ دادن به اطلاعات آموخته شده را نشان می دهند. این واحدها به عنوان واحدهای خروجی شناخته می شوند .

در بین واحدهای ورودی و واحدهای خروجی یک یا چند لایه از واحدهای پنهان وجود دارد که ، در کنار هم ، اکثر مغز مصنوعی را تشکیل می دهند. بیشتر شبکه های عصبی هستندکاملاً متصل است ، به این معنی که هر واحد پنهان و هر واحد خروجی به هر واحد موجود در لایه ها در هر طرف وصل می شود.

اتصالات بین یک واحد و واحد دیگر با عددی به نام وزن نشان داده می شود که می تواند مثبت باشد (اگر یک واحد از دیگری تحریک شود) یا منفی (اگر یک واحد دیگری را سرکوب یا مهار کند).

هرچه وزن بیشتر باشد ، تأثیر بیشتری بر واحد دیگر می گذارد. (این مربوط به راهی است که سلولهای واقعی مغز یکدیگر را در شکافهای ریز به نام سیناپسها تحریک می کنند.)

آثار هنری که نشان می دهد چگونه یک شبکه عصبی از واحدهای ورودی ، پنهان و خروجی متصل به هم تشکیل شده است.

عکس: یک شبکه عصبی کاملاً متصل از واحدهای ورودی (قرمز) ، واحدهای پنهان (آبی) و واحدهای خروجی (زرد) تشکیل شده است که تمام واحدهای موجود در لایه ها به هر واحد متصل شده اند. ورودی ها از سمت چپ وارد می شوند ، واحدهای پنهان را در وسط فعال می کنند و خروجی ها را از سمت راست تغذیه می کنند. قدرت (وزن) اتصال بین هر دو واحد به تدریج با یادگیری شبکه تنظیم می شود.

مطلب پیشنهادی منوجان
افیولیت چیست

چگونه یک شبکه عصبی چیزها را یاد می گیرد؟

اطلاعات از دو طریق از طریق شبکه عصبی جریان می یابد. هنگام یادگیری (آموزش دیده شدن) یا به طور عادی (پس از آموزش) ، الگوهای اطلاعاتی از طریق واحدهای ورودی به شبکه وارد می شوند که لایه های واحدهای پنهان را تحریک می کند و این به نوبه خود به واحدهای خروجی می رسد. به این طرح مشترک ، شبکه تغذیه ای گفته می شود . همه واحدها “آتش” نیستند. هر واحد ورودی از واحدهای سمت چپ خود را دریافت می کند ، و ورودی ها با وزن اتصالی که طی می کنند ضرب می شوند. هر واحد تمام ورودی هایی را که از این طریق دریافت می کند اضافه می کند و (در ساده ترین نوع شبکه) اگر مبلغی بیش از یک مقدار آستانه مشخص باشد ، واحد “آتش می زند” و واحدهایی را که به آن متصل شده است ، شروع می کند. .

برای یادگیری یک شبکه عصبی ، باید یک عنصر بازخورد درگیر باشد – درست همانطور که کودکان با گفتن آنچه که آنها درست یا نادرست می آموزند یاد می گیرند. در واقع ، همه ما از بازخورد ، همیشه استفاده می کنیم. وقتی اولین بار یاد گرفتید که یک بازی مانند بولینگ ده پین ​​بازی کنید ، به این مسئله فکر کنید. وقتی توپ سنگین را انتخاب کردید و آن را از کوچه به پایین پرتاب کردید ، مغز شما تماشا می کرد که توپ به سرعت چگونه حرکت می کند و خطی را که دنبال می کند ، ذکر کرد که چقدر نزدیک به پایین کشیدن اسکیت ها رسیدید. دفعه دیگر نوبت شما بود ، به یاد آوردید که قبلاً اشتباه کرده اید ، حرکات خود را مطابق با آن اصلاح کرده و امیدوارم توپ را کمی بهتر پرتاب کنید. بنابراین شما از بازخورد برای مقایسه نتیجه مورد نظر خود با آنچه در واقع اتفاق افتاده است ، فهمیدید که تفاوت بین این دو چیست و از آن استفاده کردید تا دفعه بعد کار خود را تغییر دهید (“من باید سخت تر بریزم”) ”

یک مرد توپ قرمز را به پایین یک کوچه بولینگ ده پین ​​به سمت اسکیت پرتاب می کند.

عکس: بولینگ: شما می آموزید که چگونه با کمک شبکه عصبی درون مغز خود کارهای عملی را انجام دهید. هر بار که توپ را به اشتباه پرتاب کردید ، می آموزید که دفعه بعد چه اصلاحاتی را باید انجام دهید.

شبکه های عصبی چیزهایی را دقیقاً به همان روش یاد می گیرند ، به طور معمول با یک فرآیند بازخورد به نام backpropagation (که بعضاً با عنوان “backprop” مخفف می شوند).

این شامل مقایسه خروجی است که شبکه تولید می کند با خروجی مورد نظر برای تولید ، و استفاده از تفاوت بین آنها برای تغییر وزن اتصالات بین واحدهای موجود در شبکه ، کار از واحدهای خروجی از طریق واحدهای پنهان به واحدهای ورودی به عبارتی بازگشت به عقب. با گذشت زمان ، backpropagation باعث یادگیری شبکه می شود و تفاوت بین خروجی واقعی و در نظر گرفته شده را تا جایی که این دو دقیقاً با هم هماهنگ هستند ، کاهش می دهد ، بنابراین شبکه دقیقاً همانطور که باید ، چیزهایی را که می خواند ، مشخص می کند.

در عمل چگونه کار می کند؟

هنگامی که شبکه با مثالهای یادگیری کافی آموزش داده شده است ، به جایی می رسد که می توانید ورودیهای کاملاً جدیدی را که قبلاً دیده نشده بود ، به آن ارائه دهید و ببینید که چگونه پاسخ می دهد. به عنوان مثال ، فرض کنید شما با نشان دادن تصاویر زیادی از صندلی ها و جداول ، به آن ها آموزش داده اید و به روشی مناسب برای درک آن نمایش داده شده است و به آن می گوئید که هر یک صندلی است یا یک میز. پس از نشان دادن ، بیایید بگوییم ، 25 صندلی مختلف و 25 میز مختلف ، شما عکسی از طراحی جدیدی را که قبلاً با آن روبرو نشده است را به آن تغذیه می کنید – بیایید یک طناب کابین بگوییم – و ببینید چه اتفاقی می افتد. بسته به نحوه آموزش آن ، شما سعی می کنید نمونه جدید را به صورت صندلی یا یک میز طبقه بندی کنید و براساس تجربه گذشته خود درست مانند یک انسان تعمیم دهید. سلام پیشو ، تو

مطلب پیشنهادی منوجان
خطرات ناشی از حریق

این بدان معنا نیست که بگوییم یک شبکه عصبی فقط می تواند قطعات مبلمان را “نگاه” کند و فوراً به روش های معنی دار به آنها پاسخ دهد. مثل یک شخص رفتار نمی کند مثالی را که اخیراً آورده ایم در نظر بگیرید: این شبکه در واقع به دنبال اثاثیه نیست. ورودی های یک شبکه در واقع عدد باینری هستند: هر واحد ورودی یا روشن یا خاموش است. بنابراین اگر پنج واحد ورودی داشتید ، می توانید با استفاده از پاسخهای باینری (بله / خیر) از پنج ویژگی مختلف صندلی های مختلف اطلاعاتی را تهیه کنید. سوالات ممکن است 1) آیا برگشتی دارد؟ 2) آیا بالایی دارد؟ 3) آیا اثاثه یا لوازم داخلی پارچه ای نرم دارد؟ 4) آیا می توانید برای مدت طولانی به راحتی روی آن بنشینید؟ 5) آیا می توانید موارد زیادی را در بالای آن قرار دهید؟ یک صندلی معمولی بعنوان بله ، نه ، بله ، بله ، بله ، نه یا 10110 به صورت باینری ارائه می شود ،

شبکه های عصبی برای چه مواردی استفاده می شوند؟

هواپیمای NF-15B هواپیمای NF-15B را که دارای نرم افزار کنترل پرواز شبکه عصبی IFCS است ، اصلاح کرد.

طی دو دهه گذشته مشغول آزمایش شبکه عصبی خودآموز به نام سیستم کنترل پرواز هوشمند (IFCS) است که می تواند به خلبانان کمک کند هواپیماها را پس از تحمل شکست های بزرگ یا آسیب در نبرد ، به هواپیماها بکشند . نمونه اولیه در این هواپیمای اصلاح شده NF-15B (یکی از بستگان مک دونل داگلاس F-15) مورد آزمایش قرار گرفت.

بر اساس این مثال ، شما احتمالاً می توانید برنامه های مختلف زیادی را برای شبکه های عصبی مشاهده کنید که شامل شناخت الگوهای و تصمیم گیری های ساده در مورد آنها است.

در هواپیماها ، شما ممکن است از یک شبکه عصبی به عنوان یک پایه اصلی استفاده کنید ، زیرا واحدهای ورودی سیگنال هایی را از ابزارهای مختلف کابین خلبان و دستگاه های خروجی می خوانند که کنترل های هواپیما را به طور مناسب اصلاح می کنند تا در حین نگه داشتن آن با اطمینان خاطر انجام شود.

در داخل یک کارخانه می توانید از یک شبکه عصبی برای کنترل کیفیت استفاده کنید. بیایید بگوییم شما در حال تولید شوینده لباس هستیددر برخی از فرایندهای شیمیایی غول پیکر و پیچیده شما می توانید مواد پاک کننده نهایی را به روش های مختلف (رنگ ، اسیدیته ، ضخامت یا هر چیز دیگری) اندازه گیری کنید ، آن اندازه گیری ها را به عنوان ورودی به شبکه عصبی خود وارد کنید ، و سپس این شبکه را به این نتیجه برسید که گروه را بپذیرد یا قبول نمی کند.

برای امنیت شبکه کاربردهای زیادی نیز در شبکه های عصبی وجود دارد. فرض کنید شما در حال اجرای بانکی هستید که هزاران تراکنش اعتباری با کارت اعتباری در هر دقیقه انجام می دهند.

برای شناسایی هرگونه معاملات که ممکن است کلاهبرداری باشد ، به یک روش خودکار سریع نیاز دارید و این چیزی است که یک شبکه عصبی برای آن کاملاً مناسب است.

مطلب پیشنهادی منوجان
مقاله در مورد ‌قانون مربوط به مقررات امور پزشکی و دارویی و مواد خوردنی و آشامیدنی

ورودی های شما می تواند مواردی مانند 1) آیا دارنده کارت در واقع موجود است؟ 2) آیا از یک شماره پین ​​معتبر استفاده شده است؟ 3) آیا در 10 دقیقه گذشته پنج یا بیشتر تراکنش با این کارت ارائه شده است؟ 4) آیا کارت در کشور دیگری که از آن ثبت شده استفاده می شود؟

و غیره با وجود سرنخ های کافی ، یک شبکه عصبی می تواند هرگونه معامله ای را که مشکوک به نظر می رسد ، پرچم گذاری کند ، به یک اپراتور انسانی اجازه می دهد تا از نزدیک آنها را بررسی کند.

به روشی بسیار مشابه ، یک بانک می تواند از یک شبکه عصبی برای کمک به تصمیم گیری در مورد دادن وام به مردم بر اساس تاریخ اعتبار قبلی ، درآمد فعلی و سابقه اشتغال کمک کند.

عکس: تشخیص دست نویس در صفحه لمسی ، رایانه لوحی یکی از برنامه های کاربردی کاملاً مناسب برای یک شبکه عصبی است. هر کاراکتر (حرف ، شماره یا نمادی) که می نویسید بر اساس ویژگی های کلیدی که در آن وجود دارد (خطوط عمودی ، خطوط افقی ، خطوط زاویه دار ، منحنی ها و غیره) و ترتیب ترتیب کشیدن آنها بر روی صفحه نمایش شناخته می شود. . شبکه های عصبی با گذشت زمان ، بهتر و بهتر می شوند.

بسیاری از کارهایی که همه ما همه روزه انجام می دهیم شامل شناخت الگوهای و استفاده از آنها برای تصمیم گیری است ، بنابراین شبکه های عصبی می توانند به ما کمک کنند تا در روش های مختلف صفر شوند.

آنها می توانند به ما در پیش بینی بازار سهام یا وضعیت هوا کمک کنند ، سیستم های اسکن راداری را کار کنند که بطور خودکار هواپیماهای دشمن یا کشتی ها را شناسایی کرده و حتی بر اساس علائم خود به پزشکان در تشخیص بیماری های پیچیده کمک کنند.

ممکن است در این لحظه شبکه های عصبی در رایانه یا تلفن همراه شما دور بزنند . اگر از برنامه های تلفن همراه استفاده می کنید که دست نویس شما را روی صفحه لمسی تشخیص می دهدآنها ممکن است از یک شبکه عصبی ساده استفاده کنند تا مشخص کنند شخصیت های مورد نظر خود را با جستجوی ویژگی های متمایز در علائمی که با انگشتان خود درست می کنید

(و ترتیب ترتیب ساخت آنها). برخی از نرم افزارهای تشخیص صدا نیز از شبکه های عصبی استفاده می کنند. و همچنین برخی از برنامه های ایمیل را انجام دهید که به طور خودکار بین ایمیل های اصلی و اسپم ها تمایز قائل می شوند . شبکه های عصبی حتی در ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر نیز اثربخش بوده اند.

به عنوان مثال ، ترجمه خودکار گوگل در چند سال گذشته از این فناوری استفاده کرده است تا کلمات را در یک زبان (ورودی شبکه) به کلمات معادل در زبان دیگر (خروجی شبکه) تبدیل کند. در سال 2016 ، گوگل اعلام کرد آن را با استفاده از چیزی به نام ترجمه دستگاه عصبی (NMT) برای تبدیل کل جملات ، بلافاصله ، با کاهش 55-85 درصدی در خطاها انجام می داد.

در کل ، Neural networks شبکه های عصبی با ساختن انسانی تر شدن آنها ، سیستم های رایانه ای را مفیدتر کرده اند. بنابراین دفعه بعد که فکر می کنید ممکن است مغز شما به اندازه یک کامپیوتر قابل اعتماد باشد ، دوباره فکر کنید و سپاسگزار باشید که چنین شبکه عصبی فوق العاده ای را از قبل در ذهن خود نصب کرده اید!

ارسال یک پاسخ

آدرس ایمیل شما منتشر نخواهد شد.