معرفی الگوریتم‌های مهم دیپ لرنینگ: از شبکه‌های عصبی تا GANها

• دیپ لرنینگ چیست؟
• چرا باید الگوریتم‌های دیپ لرنینک را بشناسیم؟
• مهم‌ترین الگوریتم‌های دیپ لرنینگ
• تفاوت دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ از نظر الگوریتمی
• آینده الگوریتم‌های دیپ لرنینگ: چه انتظاراتی داریم؟
• سخن پایانی

امروزه آموزش دیپ لرنینگ به یکی از پرطرفدارترین مباحث دنیای هوش مصنوعی تبدیل شده. اگر به حوزه هوش مصنوعی علاقه دارید، حتماً با الگوریتم‌های مختلف این شاخه روبرو شده‌اید. این الگوریتم‌ها زیربنای اصلی پیشرفت‌های شگفت‌انگیز در زمینه‌های مختلف مانند پردازش تصویر، تشخیص گفتار و تحلیل متن هستند. آیا می‌دانستید که بیش از ۸۰ درصد پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی مدیون همین الگوریتم‌های دیپ لرنینگ است؟ پس باید مهم‌ترین الگوریتم‌های این حوزه را به خوبی شناخت و بررسی کرد.

دیپ لرنینگ چیست؟

آموزش دیپ لرنینگ یکی از زیرشاخه‌های یادگیری ماشین است که با استفاده از شبکه‌های عصبی چندلایه، قادر به یادگیری و استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های خام می‌باشد. برخلاف روش‌های سنتی یادگیری ماشین، این روش نیازی به استخراج دستی ویژگی‌ها ندارد و خود قادر به کشف الگوهای پنهان در داده‌هاست. آنچه دیپ لرنینگ را بسیار قدرتمند می‌سازد، توانایی آن در یادگیری سلسله مراتبی است؛ به این معنا که لایه‌های ابتدایی شبکه، ویژگی‌های ساده را استخراج می‌کنند و هر چه به لایه‌های انتهایی نزدیک‌تر می‌شویم، ویژگی‌های پیچیده‌تر شناسایی می‌شوند.

چرا باید الگوریتم‌های دیپ لرنینک را بشناسیم؟

آموزش دیپ لرنینگ یکی از پرکاربردترین حوزه‌های هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به حساب می‌آید. با پیشرفت روزافزون تکنولوژی و حرکت جهان به سمت هوشمندسازی، آشنایی با الگوریتم‌ها اهمیت دوچندانی پیدا کرده است. متخصصان علوم داده و هوش مصنوعی باید درک درستی از الگوریتم‌های دیپ لرنینگ داشته باشند تا بتوانند راه‌حل‌های مناسبی برای چالش‌های مختلف ارائه دهند. به طور کلی شناخت الگوریتم‌های دیپ لرنینگ را به دلایل زیر پیشنهاد می‌دهیم:

• افزایش چشمگیر دقت در پردازش تصویر و صوت
• توانایی حل مسائل پیچیده‌ای که روش‌های سنتی قادر به حل آن‌ها نیستند
• بهبود عملکرد در تحلیل داده‌های حجیم
• افزایش سرعت پردازش با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی
• قابلیت یادگیری خودکار ویژگی‌ها بدون نیاز به مهندسی دستی
• امکان حل مسائل چندبعدی و غیرخطی

مهم‌ترین الگوریتم‌های دیپ لرنینگ

دنیای آموزش دیپ لرنینگ مملو از الگوریتم‌های مختلف با کاربردهای گوناگون است. هر کدام از این الگوریتم‌ها برای حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند و نقاط قوت و ضعف خود را دارند. برخی از این الگوریتم‌ها برای پردازش تصویر مناسب‌ترند، درحالی‌که برخی دیگر در پردازش متن و زبان طبیعی برتری دارند. آشنایی با این الگوریتم‌ها به شما کمک می‌کند تا برای پروژه‌های مختلف، ابزار مناسب را انتخاب کنید. از همین رو به معرفی ۶ مورد از مهم‌ترین الگوریتم‌های دیپ لرنینگ می‌پردازیم که در صنعت و تحقیقات کاربرد فراوانی دارند:

1.    شبکه‌های عصبی کانولوشنی  (Convolutional Neural Networks)

شبکه‌های عصبی کانولوشنی یا CNN‌ها یکی از پرکاربردترین الگوریتم‌های دیپ لرنینگ در حوزه پردازش تصویر هستند. ساختار این شبکه‌ها از طبیعت سیستم بینایی انسان الهام گرفته شده است. CNN‌ها با استفاده از لایه‌های کانولوشن، قادر به استخراج ویژگی‌های مکانی از تصاویر هستند. این شبکه‌ها از سه نوع لایه اصلی تشکیل شده‌اند:

·       لایه‌های کانولوشن برای استخراج ویژگی‌ها

·       لایه‌های پولینگ برای کاهش ابعاد و افزایش مقاومت در برابر تغییرات جزئی

·       لایه‌های تماماً متصل برای طبقه‌بندی

2.    شبکه‌های عصبی بازگشتی  (Recurrent Neural Networks)

شبکه‌های عصبی بازگشتی یا RNN‌ها برای پردازش داده‌های دنباله‌ای مانند متن، صوت یا سری‌های زمانی طراحی شده‌اند. برخلاف شبکه‌های عصبی سنتی، RNN‌ها دارای حلقه‌های بازخورد هستند که به آن‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات قبلی را در حافظه نگه دارند. این ویژگی باعث می‌شود RNN‌ها برای مسائلی که نیاز به حفظ وابستگی‌های زمانی دارند، بسیار مناسب باشند.

3.    شبکه‌های حافظه طولانی-کوتاه مدت (Long Short-Term Memory)

شبکه‌های LSTM نوع خاصی از شبکه‌های عصبی بازگشتی هستند که برای حل مشکل " Vanishing Gradient Problem " در RNNهای معمولی طراحی شده‌اند. این مشکل باعث می‌شود RNN ‌های ساده در یادگیری وابستگی‌های طولانی‌مدت ناتوان باشند.

LSTM‌ها با استفاده از مکانیزم‌های دروازه‌ای (گیت) شامل دروازه فراموشی، دروازه ورودی و دروازه خروجی، قادر به تصمیم‌گیری درباره اطلاعاتی هستند که باید حفظ شوند، اطلاعاتی که باید به روزرسانی شوند و اطلاعاتی که باید نادیده گرفته شوند. این ساختار به LSTM‌ اجازه می‌دهد الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌های دنباله‌ای طولانی تشخیص دهند.

4.    شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی   (Generative Adversarial Networks)

شبکه‌های عصبی مولد تخاصمی یا GAN ‌ها یکی از جذاب‌ترین پیشرفت‌ها در حوزه آموزش دیپ لرنینگ محسوب می‌شوند. این شبکه‌ها از دو بخش اصلی تشکیل شده‌اند: مولد (Generator) و تشخیص‌دهنده (Discriminator)  سعی می‌کند داده‌های مصنوعی تولید کند که از داده‌های واقعی غیرقابل تشخیص باشند، با وجود اینکه تشخیص‌دهنده تلاش می‌کند بین داده‌های واقعی و مصنوعی تمایز قائل شود. این دو شبکه در یک رقابت دائمی قرار دارند و همین رقابت باعث بهبود عملکرد هر دو می‌شود.

تفاوت دیپ لرنینگ و ماشین لرنینگ از نظر الگوریتمی

آموزش ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ  دو شاخه مهم از هوش مصنوعی هستند که گاهی اوقات مرز بین آن‌ها کمرنگ می‌شود. با این حال تفاوت‌های اساسی بین این دو وجود دارد که درک آن‌ها برای انتخاب روش مناسب در پروژه‌های مختلف حیاتی است. دیپ لرنینگ زیرمجموعه‌ای از ماشین لرنینگ محسوب می‌شود، اما روش‌شناسی متفاوتی دارد. با وجود اینکه بسیاری از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ سنتی نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها دارند، الگوریتم‌های دیپ لرنینگ قادر به یادگیری خودکار ویژگی‌ها هستند. در جدول زیر به صورت ویژه به بیان تفاوت‌های این موارد پرداخته‌ایم:

ماشین لرنینگ	دیپ لرنینگ	ویژگی
معمولاً ساده‌تر (درخت تصمیم، رگرسیون خطی)	پیچیده‌تر (شبکه‌های عصبی چندلایه)	پیچیدگی مدل
داده کمتر (هزاران نمونه)	داده بیشتر (میلیون‌ها نمونه)	نیاز به داده
سریع‌تر	زمان‌بر و محاسباتی	زمان آموزش
نیاز به استخراج دستی ویژگی‌ها	استخراج خودکار ویژگی‌ها	استخراج ویژگی
معمولاً CPU کافی است	نیاز به GPU و TPU برای سرعت بیشتر	سخت‌افزار موردنیاز
مدل‌های قابل تفسیر (جعبه سفید)	مدل‌های کمتر قابل تفسیر (جعبه سیاه)	شفافیت
مسائل ساده‌تر و ساختاریافته	مسائل پیچیده و غیرساختاریافته	کاربردها
محدودیت در مقیاس‌پذیری	مقیاس‌پذیری بالا با افزایش داده و لایه‌ها	مقیاس‌پذیری
محدودتر	قدرت تعمیم بالاتر در صورت داشتن داده کافی	توانایی تعمیم
انعطاف کمتر	انعطاف‌پذیری بالا در مسائل مختلف	قابلیت انعطاف

آینده الگوریتم‌های دیپ لرنینگ: چه انتظاراتی داریم؟

آموزش دیپ لرنینگ در سال‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری داشته است، اما این تازه آغاز راه است. با توجه به سرعت پیشرفت این حوزه، پیش‌بینی آینده آن هیجان‌انگیز و در عین حال چالش‌برانگیز است. محققان و متخصصان این حوزه در تلاش هستند تا الگوریتم‌هایی توسعه دهند که نیاز به داده‌های کمتر داشته باشند، کارآمدتر باشند و قابلیت تفسیرپذیری بیشتری داشته باشند. با ظهور کامپیوترهای کوانتومی و پیشرفت در علوم اعصاب، انتظار می‌رود دیپ لرنینگ به سطوح جدیدی از هوشمندی برسد و کاربردهای گسترده‌تری پیدا کند. بر اساس تحقیقات تیم مجتمع فنی تهران، انتظارات برای آینده الگوریتم‌های دیپ لرنینگ شامل موارد زیر خواهد بود:

• کاهش نیاز به داده‌های آموزشی با یادگیری چند شاتی و یادگیری با نظارت جزئی
• افزایش قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
• توسعه الگوریتم‌های مقاوم‌تر در برابر حملات متخاصم
• ترکیب دیپ لرنینگ با یادگیری تقویتی برای حل مسائل پیچیده‌تر
• پیشرفت در زمینه یادگیری مداوم (Continual Learning) بدون فراموشی دانش قبلی
• کاهش مصرف انرژی و بهینه‌سازی محاسباتی الگوریتم‌ها

سخن پایانی

در این مطلب به بررسی الگوریتم‌های مهم دیپ لرنینگ پرداختیم و با مفاهیم پایه‌ای، کاربردها و آینده این حوزه آشنا شدیم. آموزش دیپ لرنینگ یکی از جذاب‌ترین و پویاترین حوزه‌های هوش مصنوعی است که هر روز مرزهای جدیدی را درمی‌نوردد. الگوریتم‌هایی که امروز بررسی کردیم، پایه و اساس بسیاری از پیشرفت‌های این حوزه هستند و آشنایی با آن‌ها برای هر کسی که قصد ورود به دنیای دیپ لرنینگ را دارد، لازم خواهد بود. با توجه به سرعت پیشرفت این حوزه، به‌روز ماندن و یادگیری مداوم اهمیت زیادی دارد. امیدوارم این مقاله توانسته باشد دیدگاه جامعی از الگوریتم‌های دیپ لرنینگ به شما ارائه دهد.