یادگیری عمیق در محاسبات علمی محبوبیت زیادی به دست آورده است و الگوریتم یادگیری عمیق به طور گسترده توسط صنایعی که مسائل پیچیده را حل می کنند استفاده می شود. همه الگوریتم های یادگیری عمیق از انواع مختلفی از شبکه های عصبی برای انجام وظایف خاص استفاده می کنند. این آموزش به بررسی شبکه های عصبی مصنوعی ضروری و نحوه عملکرد الگوریتم های یادگیری عمیق برای تقلید از مغز انسان می پردازد.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق از شبکه های عصبی مصنوعی برای انجام محاسبات پیچیده بر روی مقادیر زیادی داده استفاده می کند. این یک نوع یادگیری ماشینی است که بر اساس ساختار و عملکرد مغز انسان کار می کند. الگوریتم های یادگیری عمیق ماشین ها را با یادگیری از مثال ها آموزش می دهند. صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی، تجارت الکترونیک، سرگرمی و تبلیغات معمولاً از یادگیری عمیق استفاده می کنند.
تعریف شبکه های عصبی
یک شبکه عصبی ساختاری مانند مغز انسان دارد و از نورون های مصنوعی که به عنوان گره ها نیز شناخته می شوند، تشکیل شده است. این گره ها در سه لایه در کنار یکدیگر قرار می گیرند:
- لایه ورودی
- لایه مخفی
- لایه خروجی
شبکه عصبی داده ها به هر گره اطلاعاتی را در قالب ورودی ارائه می کنند. گره ورودی ها را با وزن های تصادفی ضرب می کند، آنها را محاسبه می کند و یک بایاس اضافه می کند. در نهایت، توابع غیرخطی، که به عنوان توابع فعال سازی نیز شناخته می شوند، برای تعیین اینکه کدام نورون باید شلیک شود، اعمال می شود.
الگوریتم های یادگیری عمیق چگونه کار می کنند؟
در حالی که الگوریتم های یادگیری عمیق دارای نمایشهای خودآموز هستند، به شبکههای عصبی مصنوعی وابسته هستند که نحوه محاسبه اطلاعات توسط مغز را منعکس میکنند. در طول فرآیند آموزش، الگوریتم ها از عناصر ناشناخته در توزیع ورودی برای استخراج ویژگی ها، گروه بندی اشیاء و کشف الگوهای داده مفید استفاده می کنند. بسیار شبیه ماشینهای آموزشی برای خودآموزی، این امر در سطوح چندگانه با استفاده از الگوریتمها برای ساخت مدلها رخ میدهد.
مدل های یادگیری عمیق از چندین الگوریتم استفاده می کنند. در حالی که هیچ شبکه ای کامل در نظر گرفته نمی شود، برخی از الگوریتم ها برای انجام وظایف خاص مناسب تر هستند. برای انتخاب درست، خوب است که درک کاملی از همه الگوریتمهای اولیه به دست آورید.
الگوریتم های برتر یادگیری عمیق در سال 2024
1. شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)
CNN ها یک الگوریتم یادگیری عمیق هستند که داده های شبکه ساختار یافته را مانند تصاویر پردازش می کند. آنها در طبقه بندی تصاویر، تشخیص اشیا و کارهای تشخیص چهره موفق بوده اند.
- لایه کانولوشنال: این لایه مجموعه ای از فیلترها (هسته ها) را روی تصویر ورودی اعمال می کند، جایی که هر فیلتر روی تصویر می لغزد (پیچیده می شود) تا یک نقشه ویژگی تولید کند. این به شناسایی ویژگی های مختلف مانند لبه ها، بافت ها و الگوها کمک می کند.
- لایه ترکیبی: این لایه ابعاد نقشه های ویژگی را کاهش می دهد و در عین حال ضروری ترین اطلاعات را حفظ می کند. انواع متداول عبارتند از: جمع آوری حداکثر و جمع آوری متوسط.
- لایه کاملاً متصل: پس از چندین لایه کانولوشن و ادغام، خروجی مسطح شده و به یک یا چند لایه کاملاً متصل (متراکم) وارد می شود و در لایه خروجی که طبقه بندی یا پیش بینی نهایی را انجام می دهد به اوج خود می رسد.
2. شبکه های عصبی مکرر (RNN)
RNN ها الگوریتم یادگیری عمیق برای تشخیص الگوها در توالی داده ها، مانند سری های زمانی یا زبان طبیعی طراحی شده اند. آنها یک حالت پنهان را حفظ می کنند که اطلاعات مربوط به ورودی های قبلی را جمع آوری می کند.
- وضعیت پنهان: در هر مرحله زمانی، وضعیت پنهان بر اساس ورودی فعلی و حالت پنهان قبلی به روز می شود. این به شبکه اجازه می دهد تا حافظه ورودی های گذشته را حفظ کند.
- خروجی: حالت پنهان در هر مرحله زمانی خروجی ایجاد می کند. شبکه با استفاده از انتشار پسانداز در طول زمان (BPTT) برای به حداقل رساندن خطای پیشبینی آموزش داده شده است.
3. شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM)
LSTM ها نوع خاصی از RNN هستند که قادر به یادگیری وابستگی های طولانی مدت هستند. آنها برای جلوگیری از مشکل وابستگی طولانی مدت طراحی شده اند و آنها را برای کارهایی مانند تشخیص گفتار و پیش بینی سری های زمانی موثرتر می کنند.
- وضعیت سلولی: LSTM ها دارای یک حالت سلولی هستند که در کل دنباله اجرا می شود و می تواند اطلاعات را در بسیاری از مراحل حمل کند.
- گیت ها: سه گیت (ورودی، فراموشی و خروجی) جریان اطلاعات را کنترل می کنند.
4. شبکه های متخاصم مولد (GAN)
GAN ها الگوریتم یادگیری عمیق داده های واقعی را با آموزش دو شبکه عصبی در یک محیط رقابتی تولید می کنند. آنها برای ایجاد تصاویر، فیلم ها و صداهای واقعی استفاده شده اند.
- شبکه ژنراتور: داده های جعلی را از نویز تصادفی ایجاد می کند.
- شبکه Discriminator: صحت داده ها را ارزیابی می کند و بین داده های واقعی و جعلی تمایز قائل می شود.
- فرآیند آموزش: مولد و ممیز به طور همزمان آموزش می بینند. مولد سعی میکند با تولید دادههای جعلی بهتر، متمایزکننده را فریب دهد، در حالی که تمایزکننده سعی میکند در تشخیص دادههای جعلی بهتر عمل کند.
5. شبکه های ترانسفورماتور
ترانسفورماتورها الگوریتم یادگیری عمیق ستون فقرات بسیاری از مدل های NLP مدرن هستند. آنها داده های ورودی را با استفاده از توجه به خود پردازش می کنند و امکان موازی سازی و مدیریت بهبود یافته وابستگی های دوربرد را فراهم می کنند.
- مکانیسم توجه به خود: این مکانیسم اهمیت هر بخش از ورودی را نسبت به هر بخش دیگر محاسبه میکند و مدل را قادر میسازد تا اهمیت کلمات مختلف در یک جمله را متفاوت ارزیابی کند.
- رمزگذاری موقعیتی: اطلاعاتی در مورد موقعیت کلمات در دنباله اضافه می کند زیرا توجه به خود ذاتاً ترتیب توالی را نشان نمی دهد.
- معماری رمزگذار-رمزگشا: شامل یک رمزگذار است که توالی ورودی را پردازش می کند و رمزگشایی که دنباله خروجی را تولید می کند. هر یک از لایه های متعددی از شبکه های خودتوجهی و فید فوروارد تشکیل شده است.
6. رمزگذارهای خودکار
رمزگذارهای خودکار الگوریتم یادگیری عمیق مدل های یادگیری بدون نظارت برای کارهایی مانند فشرده سازی داده ها، حذف نویز و یادگیری ویژگی ها هستند. آنها یاد می گیرند که داده ها را در یک نمایش با ابعاد پایین تر رمزگذاری کنند و سپس آن را به داده های اصلی رمزگشایی کنند.
- رمزگذار: داده های ورودی را به یک نمایش فضای پنهان با ابعاد پایین نگاشت می کند.
- فضای پنهان: نشان دهنده نسخه فشرده داده های ورودی است.
- رمزگشا: داده های ورودی را از نمایش پنهان بازسازی می کند.
- آموزش: شبکه تفاوت بین ورودی و خروجی بازسازی شده را به حداقل می رساند.
7. شبکه های اعتقاد عمیق (DBN)
DBN ها الگوریتم یادگیری عمیق مدل های تولیدی هستند که از لایه های متعددی از متغیرهای پنهان و تصادفی تشکیل شده اند. آنها برای استخراج ویژگی و کاهش ابعاد استفاده می شوند.
- آموزش لایه به لایه: DBN ها به صورت حریصانه و لایه به لایه آموزش داده می شوند. هر لایه به عنوان یک ماشین محدود بولتزمن (RBM) آموزش داده می شود، که یاد می گیرد ورودی خود را بازسازی کند.
- تنظیم دقیق: پس از پیشآموزش لایهها، میتوان کل شبکه را برای کارهای خاص تنظیم کرد.
8. Deep Q-Networks (DQN)
DQN ها الگوریتم یادگیری عمیق را با Q-learning، یک الگوریتم یادگیری تقویتی، ترکیب می کنند تا محیط هایی با فضاهای حالت با ابعاد بالا را مدیریت کنند. آنها با موفقیت در کارهایی مانند بازی های ویدیویی و کنترل ربات ها به کار گرفته شده اند.
- Q-Learning: از یک جدول Q برای نشان دادن ارزش انجام یک عمل در یک وضعیت معین استفاده می کند.
- شبکه عصبی عمیق: Q-table را با یک شبکه عصبی جایگزین می کند که مقادیر Q را برای اقدامات مختلف با یک حالت تقریبی می کند.
- بازپخش تجربه: تجربیات گذشته را در بافر پخش مجدد و نمونه هایی از آن ذخیره می کند تا همبستگی بین تجربیات متوالی را شکسته و ثبات تمرین را بهبود بخشد.
- شبکه هدف: یک شبکه جداگانه با به روز رسانی های تاخیری برای تثبیت آموزش.
9. رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE)
VAEها الگوریتم یادگیری عمیق مدلهای تولیدی هستند که از استنتاج متغیر برای تولید نقاط داده جدید مشابه دادههای آموزشی استفاده میکنند. آنها برای کارهای تولیدی و تشخیص ناهنجاری استفاده می شوند.
- رمزگذار: داده های ورودی را به یک توزیع احتمال در فضای پنهان نقشه می دهد.
- نمونه برداری فضای پنهان: نمونه هایی از توزیع فضای پنهان برای معرفی تنوع در داده های تولید شده.
- رمزگشا: داده ها را از نمایش پنهان نمونه گیری شده تولید می کند.
- آموزش: این روش از دست دادن بازسازی و یک اصطلاح منظم را ترکیب می کند تا فضای نهفته را تشویق کند تا از توزیع نرمال استاندارد پیروی کند.
10. شبکه های عصبی نمودار (GNN)
GNN ها الگوریتم یادگیری عمیق شبکه های عصبی را به داده های ساختاری گراف تعمیم می دهند. آنها برای تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی، تجزیه و تحلیل ساختار مولکولی و سیستم های توصیه استفاده می شوند.
- نمایش گراف: گره ها موجودیت ها را نشان می دهند و یال ها روابط بین موجودیت ها را نشان می دهند.
- ارسال پیام: گره ها اطلاعات همسایگان خود را جمع آوری می کنند تا نمایش های خود را به روز کنند. این فرآیند را می توان برای چندین بار تکرار کرد.
- تابع بازخوانی: پس از ارسال پیام، یک تابع بازخوانی نمایش گره ها را جمع می کند تا یک نمایش در سطح نمودار برای کارهایی مانند طبقه بندی یا رگرسیون تولید کند.
همانطور که ما در سال 2024 به جلو حرکت می کنیم، چشم انداز یادگیری عمیق همچنان در حال تکامل است و الگوریتم یادگیری عمیق نوآورانه ای را ارائه می دهد که مرزهای آنچه ماشین ها می توانند به آن دست پیدا کنند را افزایش می دهند. از قدرت تشخیص تصویر شبکههای عصبی کانولوشن (CNN) گرفته تا قابلیتهای تغییردهنده شبکههای ترانسفورماتور، این 10 الگوریتم برتر یادگیری عمیق در خط مقدم پیشرفت فناوری قرار دارند. این الگوریتمها خواه در پردازش زبان طبیعی، مدلهای مولد یا یادگیری تقویتی تحقیق کنید، این الگوریتمها ابزارهای قدرتمندی را برای حل مشکلات پیچیده در حوزههای مختلف ارائه میدهند. یادگیری مستمر و افزایش مهارت برای پیشروی در این زمینه به سرعت در حال پیشرفت بسیار مهم است.
