با لطف پیشرفت‌های چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی، فرصت به وجود آمده است تا تکنیک های نوآورانه تری در این زمینه مورد استفاده قرار گیرند. این تکنیک‌های نو باعث ایجاد یک دسته واژه‌های فنی جدید شده‌اند که از آنها بهره می‌بریم. یکی از این واژه‌های فنی پرکاربرد “یادگیری عمیق” است که ممکن است اسمش به گوش شما خورده باشد. اما واقعاً یادگیری عمیق چیست؟ چگونه کار می‌کند؟ چه روش‌هایی در این حوزه وجود دارد؟ و کاربردها و محدودیت‌های آن چیست؟ همچنین، چه تفاوت‌هایی بین یادگیری عمیق و یادگیری ماشین وجود دارد؟ و در نهایت، زبان‌های برنامه نویسی مورد استفاده در این زمینه کدام‌اند و چه اهمیتی دارند؟
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق (Deep Learning) یک زیرشاخه مهم از یادگیری ماشین است که به استفاده از مدل‌های رایانه‌ای با ساختارهای یادگیری عمیق جهت تفسیر و استخراج ویژگی‌های پیچیده اطلاعاتی اشاره دارد. این مدل‌ها به نام شبکه‌های عصبی نیز شناخته می‌شوند و معمولاً شامل چندین لایه‌ی نورون (واحدهای پردازشی) هستند که اطلاعات را از ورودی به خروجی منتقل می‌کنند. این لایه‌ها به صورت سلسله‌مراتبی و با توجه به مسئله‌ی مورد نظر طراحی می‌شوند.
لایه‌های ورودی (Input Layer): در این لایه، اطلاعات ورودی به مدل وارد می‌شوند. این اطلاعات ممکن است تصاویر، متن، صدا و یا دیگر انواع داده‌ها باشند.
لایه‌های مخفی (Hidden Layers): این لایه‌ها وظیفه پردازش و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های ورودی را دارند. هر لایه مخفی شامل مجموعه‌ای از نورون‌ها است که با استفاده از وزن‌ها و توابع فعال‌سازی، اطلاعات را تبدیل می‌کنند.
لایه‌های خروجی (Output Layer): این لایه نتایج نهایی مدل را تولید می‌کند. بر اساس نوع مسئله، می‌تواند یک خروجی (برای مسائل دسته‌بندی) یا چندین خروجی (برای مسائل پیش‌بینی) داشته باشد.
وزن‌ها (Weights) و توابع فعال‌سازی (Activation Functions): وزن‌ها مقادیری هستند که در هر اتصال بین نورون‌ها وجود دارند و نقش مهمی در تعیین وزن مخصوص هر اتصال دارند. توابع فعال‌سازی یادگیری عمیق به عنوان توابع غیرخطی در هر نورون استفاده می‌شوند تا پیچیدگی مدل افزایش یابد.
تابع هدف (Loss Function): این تابع در یادگیری عمیق میزان اختلاف بین خروجی تولید شده توسط مدل و مقدار واقعی داده‌های آموزشی را اندازه‌گیری می‌کند.
بهینه‌ساز (Optimizer): این الگوریتم یادگیری عمیق مسئول به‌روزرسانی وزن‌ها به نحوی است که تابع هدف کاهش یابد.
یادگیری عمیق در حال حاضر در بسیاری از حوزه‌ها موفقیت آمیز بوده است، از تصویربرداری تا پردازش زبان‌های طبیعی و بازیابی اطلاعات. معروف‌ترین مثالهای یادگیری عمیق شامل شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصویربرداری و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش دنباله‌ها می‌شوند.
تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری عمیق نسبت به یادگیری ماشین سنتی از تفاوت‌های مهمی برخوردار است. در یادگیری ماشین سنتی، معمولاً از فرایند یادگیری نظارت شده استفاده می‌شود. به‌عنوان مثال، فرض کنید می‌خواهید به یک کامپیوتر آموزش دهید تا سگ را در تصاویر شناسایی کند. برای این منظور، باید به کامپیوتر توضیح دهید که در جست‌و‌جوی تصاویر باید به دنبال چه ویژگی‌هایی بگردد تا سگ را شناسایی کند. این فرآیند، که به عنوان استخراج ویژگی شناخته می‌شود، کار پرزحمتی است و موفقیت کامپیوتر در آن به تبحر برنامه‌نویس در تعریف مجموعه ویژگی‌های سگ بستگی دارد.
اما در یادگیری عمیق، نیازی به نظارت و تعریف دقیق ویژگی‌ها نیست و می‌تواند به‌طور خودکار ویژگی‌ها را شناسایی کند. این نوع یادگیری، یادگیری بدون نظارت نامیده می‌شود و علاوه بر سرعت بالاتر، دقت بیشتری نیز دارد.
به طور کلی، اگر به حوزه یادگیری عمیق علاقه‌مند هستید، پیشنهاد می‌شود که ابتدا با آموزش یادگیری ماشین آشنا شوید و پس از کسب تسلط بر مفاهیم آن، به یادگیری عمیق مشغول شوید.
یادگیری عمیق: لایه های ورودی
لایه‌های ورودی در شبکه‌های عصبی مسئول استقبال داده‌های ورودی هستند و وظیفه انتقال این اطلاعات به شبکه دارند. این لایه‌ها معمولاً به تعداد ویژگی‌های ورودی متغیر هستند (برای مثال، تصویری با ابعاد خاص، یا کلمات یک جمله).
توضیحات بیشتر در مورد لایه‌های ورودی یادگیری عمیق:
نوع ورودی
تصاویر: در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصاویر، لایه‌های ورودی معمولاً ماتریس‌هایی از پیکسل‌ها هستند که ابعاد تصویر را نمایش می‌دهند (عمدتاً ارتفاع، عرض، و عمق تصویر).
متن: در مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، ورودی معمولاً شامل توکن‌ها یا واحدهای معنایی (مثل کلمات) است که به صورت توالی وارد مدل می‌شوند.
پیش پردازش:
بسته به نوع ورودی، ممکن است نیاز به پیش‌پردازش باشد. برای مثال، در حالت تصاویر، تصاویر ممکن است نیاز به انجام عملیات مانند تغییر اندازه یا نرمال‌سازی داشته باشند. در حالت متن، ممکن است از تکنیک‌های مانند جدا کردن کلمات (توکن‌گذاری) یا تبدیل کلمات به بردارهای جاسازی (embedding) استفاده شود.
تعداد نورون‌ها
تعداد نورون‌ها در لایه ورودی برابر با تعداد ویژگی‌های ورودی است. به عنوان مثال، اگر هر پیکسل تصویر یک ویژگی باشد، تعداد نورون‌ها برابر با تعداد پیکسل‌ها خواهد بود.
واحدهای بایاس:
هر نورون معمولاً یک واحد بایاس (bias) دارد. این واحد به هر نورون امکان می‌دهد تا به نحوی جابجا شود و به عبارت دقیق‌تر، به ویژگی‌هایی که ممکن است در ورودی وجود نداشته باشند، حساس باشد.
توانایی تعمیم پذیری
لایه‌های ورودی می‌بایست به گونه‌ای طراحی شوند که قادر به نمایش تمام اطلاعات مهم ورودی باشند. این بدین معناست که ویژگی‌های مهم و مفید برای مسئله مورد نظر باید به خوبی در این لایه‌ها باشند.
از آنجا که لایه‌های ورودی مستقیماً با داده‌های ورودی سر و کار دارند، طراحی درست و انتخاب مناسب برای این لایه‌ها می‌تواند تأثیر زیادی در کارایی مدل داشته باشد.
یادگیری عمیق: لایه های مخفی
لایه‌های مخفی در شبکه‌های عصبی نقش اصلی در استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های ورودی دارند. این لایه‌ها اطلاعات را از لایه‌های ورودی دریافت کرده و با اعمال وزن‌ها و توابع فعال‌سازی، تبدیل به فضای ویژگی‌های پیچیده‌تر می‌شوند. در اینجا چند ویژگی کلیدی درباره لایه‌های مخفی آورده شده است:
تعداد لایه‌ها
یک شبکه عصبی یادگیری عمیق ممکن است شامل یک یا چند لایه مخفی باشد. تعداد لایه‌ها بیشتر از یک معمولاً در افزایش توانایی مدل برای یادگیری ویژگی‌های پیچیده تاثیرگذار است.
تعداد نورون‌ها
هر لایه مخفی ممکن است تعداد متفاوتی از نورون‌ها داشته باشد. تعداد نورون‌ها تعیین‌کننده ابعاد فضای ویژگی است که توسط لایه مخفی نمایان می‌شود.
واحدهای بایاس
هر نورون در لایه مخفی می‌تواند یک واحد بایاس داشته باشد. واحد بایاس به هر نورون اجازه می‌دهد تا حاشیه‌ای اضافی از پیچیدگی را در تبدیل اطلاعات اضافه کند.
توابع فعال‌سازی:
هر نورون ممکن است یک تابع فعال‌سازی داشته باشد که وظیفه اعمال غیرخطیت به خروجی نورون را دارد. توابع فعال‌سازی معمولاً شامل سیگموید، تانژانت هایپربولیک، یا ReLU می‌شوند.
انتقال اطلاعات
لایه‌های مخفی اطلاعات را از لایه‌های ورودی دریافت کرده و از طریق محاسبات وزن‌ها و توابع فعال‌سازی به لایه‌های بعدی منتقل می‌کنند. این انتقال اطلاعات به تدریج و با توجه به مدل وظیفه‌ای که بر عهده دارد، ویژگی‌های پیچیده‌تر را ایجاد می‌کند.
آموزش
در طول فرآیند آموزش، وزن‌های لایه‌های مخفی به گونه‌ای به‌روزرسانی می‌شوند که توانایی مدل در تخمین خروجی مورد نظر افزایش یابد. این بهینه‌سازی با استفاده از تابع هدف (Loss Function) و الگوریتم‌های بهینه‌سازی انجام می‌شود.
لایه‌های مخفی در شبکه‌های عصبی به مدل این امکان را می‌دهند که اطلاعات نهان و پیچیده را از داده‌های ورودی استخراج کرده و با استفاده از آنها ویژگی‌های با ارزش برای حل مسئله‌ی مورد نظر را یاد بگیرد.
یادگیری عمیق: لایه های خروجی
لایه‌های خروجی در یک شبکه عصبی نقش اصلی در تولید نتایج نهایی دارند. این لایه‌ها مسئول تبدیل خروجی‌های مدل به یک فرم مناسب برای مسئله مورد نظر هستند. توضیحات زیر به برخی از ویژگی‌های لایه‌های خروجی اشاره دارد:
تعداد نورون‌ها
تعداد نورون‌های لایه خروجی بسته به نوع مسئله ممکن است متفاوت باشد. به عنوان مثال، در یک مسئله دسته‌بندی، تعداد نورون‌ها معمولاً برابر با تعداد کلاس‌ها است، در حالی که در یک مسئله پیش‌بینی عددی (رگرسی) ممکن است یک نورون خروجی وجود داشته باشد.
توابع فعال‌سازی
در لایه خروجی معمولاً از توابع فعال‌سازی مخصوصی استفاده می‌شود که با توجه به نوع مسئله مناسب باشد. برای مسائل دسته‌بندی، معمولاً از تابع softmax استفاده می‌شود تا احتمالات خروجی به صورت یک توزیع احتمال برای کلاس‌ها باشد. برای مسائل رگرسی، ممکن است از توابع مانند هوشمندانه (linear) یا تانژانت هایپربولیک استفاده شود.
نحوه تفسیر خروجی
در مسائل دسته‌بندی، خروجی لایه خروجی به عنوان احتمالات مربوط به هر کلاس مورد نظر نمایش داده می‌شود. کلاسی که احتمال آن بیشتر است، به عنوان پیش‌بینی نهایی مدل در نظر گرفته می‌شود. در مسائل رگرسی، مقدار خروجی معمولاً به عنوان یک مقدار عددی نهایی نمایش داده می‌شود.
تابع هدف (Loss Function)
تابع هدف معمولاً در این لایه تعیین می‌شود تا میزان اختلاف بین خروجی تولید شده توسط مدل و مقدار واقعی مورد نظر را اندازه‌گیری کند. این تابع معمولاً با توجه به نوع مسئله انتخاب می‌شود.
آموزش
در طول مرحله آموزش، وزن‌ها و پارامترهای لایه خروجی به گونه‌ای به‌روزرسانی می‌شوند که تابع هدف (Loss Function) کمینه شود و خروجی تولیدی مدل به مقدار واقعی نزدیک‌تر شود.
استفاده در ارزیابی
خروجی لایه خروجی معمولاً برای ارزیابی عملکرد مدل به کار می‌رود. برای مسائل دسته‌بندی، معیارهایی مانند دقت (accuracy) و ماتریس درهم‌ریختگی (confusion matrix) ممکن است بر اساس خروجی لایه خروجی محاسبه شود.
لایه‌های خروجی در واقع نمایانگر خروجی نهایی مدل هستند و اطلاعات تصمیم‌گیری را ارائه می‌دهند. طراحی صحیح این لایه بسیار مهم است تا مدل به‌درستی بتواند با مسئله مورد نظر سازگار باشد.
یادگیری عمیق: وزن ها
وزن‌ها (Weights) در یک شبکه عصبی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کنند. این وزن‌ها به عنوان پارامترهای قابل یادگیری مدل عمل می‌کنند و با استفاده از آنها، اطلاعات ورودی به لایه‌های مخفی و لایه خروجی تبدیل می‌شوند. در زیر، توضیحاتی در مورد وزن‌ها آورده شده است:
نقش اساسی در تبدیل اطلاعات
وزن‌ها مشخص می‌کنند چقدر هر ویژگی ورودی (یا خروجی لایه قبلی) بر روی هر نورون تأثیر می‌گذارد. به عبارت دیگر، وزن‌ها نشان‌دهنده اهمیت نسبی ورودی‌ها در تصمیم‌گیری مدل هستند.
پارامترهای یادگیری
وزن‌ها یکی از پارامترهای قابل یادگیری مدل هستند. در طول فرآیند آموزش، مدل تلاش می‌کند وزن‌ها را به‌روزرسانی کند تا بهترین تطابق را با داده‌های آموزش داشته باشد. این بهینه‌سازی به وسیله الگوریتم‌های بهینه‌سازی انجام می‌شود.
متغیرهای مستقل از ورودی
وزن‌ها متغیرهایی هستند که مستقل از ورودی‌هاست و در طول آموزش تغییر می‌کنند. این تغییرات به مدل امکان می‌دهند تا به تدریج نقاط قوت و ضعف در داده‌ها را مشخص کرده و بهترین تصمیم‌گیری را انجام دهند.
وزن‌های لایه‌های مخفی
در لایه‌های مخفی، هر اتصال بین نورون‌ها دارای یک وزن است. این وزن‌ها مشخص می‌کنند که چقدر اطلاعات از هر نورون به نورون‌های لایه بعد منتقل می‌شود. از توابع فعال‌سازی غیرخطی نیز برای ایجاد پیچیدگی در تبدیل اطلاعات استفاده می‌شود.
وزن‌های لایه خروجی
در لایه خروجی، هر نورون مرتبط با یک خروج مشخص است. وزن‌های این لایه مشخص می‌کنند چقدر هر نورون بر روی خروج نهایی تأثیر دارد. برای مسائل دسته‌بندی، از تابع softmax برای تبدیل امتیازها به احتمالات استفاده می‌شود.
مدیریت بایاس (Bias)
هر نورون علاوه بر وزن، یک واحد بایاس نیز دارد که به تصمیم‌گیری آن نورون کمک می‌کند. بایاس نقش مهمی در جابه‌جایی تصمیم‌گیری نورون از نقطه مبدأ بازی می‌کند.
ضرورت تنظیم وزن‌ها
تنظیم وزن‌ها از اهمیت بسیار زیادی برخوردار است. وزن‌های مناسب باعث می‌شوند مدل بهترین عملکرد را در تصمیم‌گیری نشان دهد، در حالی که وزن‌های ناصحیح ممکن است باعث بدتر شدن عملکرد شود یا حتی به شکست مدل منجر شود.
در کل، وزن‌ها در فرآیند یادگیری عمیق به عنوان پارامترهای قابل تنظیم با توجه به داده‌های ورودی و تابع هدف نقش اساسی ایفا می‌کنند.
یادگیری عمیق: تابع هدف
تابع هدف (Loss Function یا Cost Function) در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Deep Learning) نقش مهمی دارد. این تابع، معیاری است که میزان اختلاف بین خروجی تولید شده توسط مدل و مقدار واقعی داده‌های آموزشی را اندازه‌گیری می‌کند. هدف این تابع این است که مدل را به سمت تنظیم وزن‌ها و پارامترهای دیگر ببرد تا خروجی مدل بهترین تطابق را با واقعیت داشته باشد. در ادامه برخی اطلاعات بیشتر درباره توابع هدف آورده شده است:
نوع مسئله
نوع مسئله در یادگیری عمیقتعیین‌کننده نوع تابع هدف استفاده شده است. برای مسائل دسته‌بندی، توابع هدف معمولاً شامل توابعی هستند که اختلاف بین احتمالات مدل و احتمالات واقعی را کمینه می‌کنند. برای مسائل رگرسی، توابع هدف معمولاً اختلاف بین پیش‌بینی مدل و مقدار واقعی را کمینه می‌کنند.
توابع هدف معروف
برخی از توابع هدف معروف در یادگیری عمیق عبارتند از:
Mean Squared Error (MSE): برای مسائل رگرسی معمولاً استفاده می‌شود و میانگین مربعات اختلاف بین پیش‌بینی مدل و مقدار واقعی را اندازه‌گیری می‌کند.
Cross-Entropy Loss (Log Loss): برای مسائل دسته‌بندی استفاده می‌شود و میزان عدم اطمینان مدل در پیش‌بینی کلاس درست را کمینه می‌کند. شامل توابع مانند Binary Cross-Entropy و Categorical Cross-Entropy می‌شود.
Hinge Loss: برای مسائل دسته‌بندی دودویی (Binary Classification) و دسته‌بندی سه یا چند کلاسه (Multi-class Classification) استفاده می‌شود، به ویژه در مسائل مرتبط با ماشین بردار پشتیبان (SVM).
Huber Loss: یک ترکیب از MSE و Mean Absolute Error (MAE) بوده و در مسائل رگرسی با داده‌های پرت (outliers) کارآمد است.
تعیین عملکرد مدل
توابع هدف به عنوان اندازه‌گیری اصلی برای اینکه مدل چقدر خوب عمل می‌کند، عمل می‌کنند. هرچه مقدار تابع هدف نزدیک به صفرتر باشد، نشان‌دهنده بهتر بودن عملکرد مدل است.
آموزش مدل
در طول مراحل آموزش، الگوریتم بهینه‌سازی با استفاده از تابع هدف و با تنظیم وزن‌ها و پارامترهای مدل، سعی در کمینه کردن تابع هدف دارد.
پیچیدگی توابع هدف
پیچیدگی توابع هدف ممکن است بسته به مسئله مورد نظر متغیر باشد. مثلاً در مسائل دسته‌بندی چند کلاسه، Cross-Entropy Loss به دلیل قابلیت خوبی که در افزایش اطمینان مدل دارد، معمولاً انتخاب شده است.
توجه به انتخاب صحیح تابع هدف بر اساس نوع مسئله مهم است و ممکن است بر روی عملکرد نهایی مدل تأثیرگذار باشد.
یادگیری عمیق: بهینه ساز
بهینه‌سازها (Optimizers) در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نقش اساسی دارند. این الگوریتم‌ها با کمینه کردن تابع هدف (Loss Function)، وزن‌ها و پارامترهای مدل را به‌روزرسانی می‌کنند تا مدل به نحوی بهترین عملکرد را ارائه دهد. در زیر توضیحاتی درباره بهینه‌سازها آورده شده است:
گرادیان کاهشی (Gradient Descent)
گرادیان کاهشی یکی از ساده‌ترین و متداول‌ترین بهینه‌سازها در یادگیری عمیق است. این الگوریتم با استفاده از گرادیان (شیب) تابع هدف، وزن‌ها را به سمت کاهش مقدار تابع هدف تغییر می‌دهد. گرادیان کاهشی را می‌توان به صورت تکراری (Batch Gradient Descent)، تکه‌تکه (Stochastic Gradient Descent)، یا با میانگین دسته‌ها (Mini-Batch Gradient Descent) اجرا کرد.
گرادیان کاهشی مستقیم (Steepest Descent)
این الگوریتم نسخه پیچیده‌تر و بهبود یافته از گرادیان کاهشی است که در هر مرحله تنها یک خطا را در نظر می‌گیرد و برخی از مشکلات گرادیان کاهشی را حل می‌کند.
گرادیان تصادفی (Stochastic Gradient Descent – SGD)
در این الگوریتم، به جای استفاده از تمام داده‌ها در هر مرحله، از یک داده تصادفی استفاده می‌شود. این باعث سرعت بیشتر در آموزش می‌شود و به مشکلاتی مانند گیر کردن در مینیمم محلی کمک می‌کند.
گرادیان تصادفی با تخفیف (SGD with Momentum)
این الگوریتم از مفهوم “مومنتوم” استفاده می‌کند تا از سرعت تغییرات گرادیان در جهتهای مختلف استفاده کند. این کمک می‌کند تا الگوریتم سریعتر از موانع عبور کند.
ادامه گرادیان (Adagrad)
این الگوریتم با تنظیم نرخ یادگیری بر اساس تاریخچه گرادیان‌ها برای هر وزن، بهینه‌سازی می‌شود. این کمک می‌کند تا برای وزن‌هایی که بیشتر به روز شده‌اند، نرخ یادگیری کاهش یابد.
ادامه گرادیان آدام (Adam)
این الگوریتم ترکیبی از ایده‌های گرادیان تصادفی و مومنتوم است. از تخفیف نرخ یادگیری نیز برخوردار است و باعث بهبود عملکرد در بسیاری از مسائل می‌شود.
ادامه گرادیان RMSprop
این الگوریتم از تاریخچه گرادیان‌ها به عنوان ابزاری برای تنظیم نرخ یادگیری استفاده می‌کند. این کمک می‌کند تا در مسائلی که دامنه گرادیان‌ها متفاوت است، عملکرد بهتری داشته باشد.
هر یک از این الگوریتم‌های بهینه‌سازی ویژگی‌ها و مزایای خود را دارند و انتخاب بهینه‌ترین بهینه‌ساز بستگی به مسئله مورد نظر و نحوه عملکرد مدل دارد. ترکیب و تجربه‌های پژوهشگران نیز در انتخاب بهینه‌ترین بهینه‌ساز بسیار مؤثر است.
برای دنبال کردن اخبار به روز فناوری صفحه تکنولوژی را دنبال کنید.
نظرات کاربران