يجب أن تعرف 7 خوارزميات التعلم العميق

نما مجال الذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة في الآونة الأخيرة ، مما أدى إلى تطوير خوارزميات التعلم العميق. مع إطلاق أدوات الذكاء الاصطناعي مثل DALL-E و OpenAI ، برز التعلم العميق كمجال رئيسي للبحث. ومع ذلك ، مع وجود وفرة من الخوارزميات المتاحة ، قد يكون من الصعب معرفة أي الخوارزميات هي الأكثر أهمية لفهمها.

انغمس في عالم رائع من التعلم العميق واستكشف أفضل الخوارزميات التي يجب معرفتها والضرورية لفهم الذكاء الاصطناعي.

1. الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)

الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، المعروفة أيضًا باسم ConvNets ، هي الشبكات العصبية التي تتفوق في اكتشاف الأشياء والتعرف على الصور والتجزئة. يستخدمون طبقات متعددة لاستخراج المعالم من البيانات المتاحة. تتكون شبكات CNN بشكل أساسي من أربع طبقات:

1. طبقة الالتواء
2. الوحدة الخطية المصححة (ReLU)
3. طبقة التجميع
4. طبقة متصلة بالكامل

توفر هذه الطبقات الأربع آلية عمل للشبكة. طبقة الالتفاف هي الطبقة الأولى في شبكات CNN ، والتي تقوم بتصفية الميزات المعقدة من البيانات. بعد ذلك ، يقوم ReLU بتعيين البيانات لتدريب الشبكة. بعد ذلك ، ترسل العملية الخريطة إلى طبقة التجميع ، مما يقلل من أخذ العينات ، ويحول البيانات من ثنائي الأبعاد إلى مصفوفة خطية. أخيرًا ، تشكل الطبقة المتصلة بالكامل مصفوفة خطية مسطحة تستخدم كمدخل لاكتشاف الصور أو أنواع البيانات الأخرى.

2. شبكات الإيمان العميق

شبكات الإيمان العميق (DBNs) هي بنية شائعة أخرى للتعلم العميق تسمح للشبكة بتعلم أنماط في البيانات مع ميزات الذكاء الاصطناعي. إنها مثالية لمهام مثل برنامج التعرف على الوجوه واكتشاف ميزات الصورة.

تتضمن آلية DBN طبقات مختلفة من آلات بولتزمان المقيدة (RBM) ، وهي شبكة عصبية اصطناعية تساعد في التعلم والتعرف على الأنماط. تتبع طبقات DBN النهج التنازلي ، مما يسمح بالاتصال في جميع أنحاء النظام ، وتوفر طبقات RBM بنية قوية يمكنها تصنيف البيانات بناءً على فئات مختلفة.

3. الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

الشبكة العصبية المتكررة (RNN) هي خوارزمية التعلم العميق الشائعة مع مجموعة واسعة من التطبيقات. تشتهر الشبكة بقدرتها على معالجة البيانات المتسلسلة و نماذج لغة التصميم. يمكنه تعلم الأنماط والتنبؤ بالنتائج دون ذكرها في الكود. على سبيل المثال ، يستخدم محرك بحث Google RNN لإكمال عمليات البحث تلقائيًا عن طريق توقع عمليات البحث ذات الصلة.

تعمل الشبكة مع طبقات العقد المترابطة التي تساعد في حفظ تسلسل الإدخال ومعالجته. يمكنه بعد ذلك العمل من خلال تلك التسلسلات للتنبؤ تلقائيًا بالنتائج المحتملة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ RNNs التعلم من المدخلات السابقة ، مما يسمح لها بالتطور مع المزيد من التعرض. لذلك ، تعتبر RNNs مثالية لنمذجة اللغة والنمذجة المتسلسلة.

4. شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs)

شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs) هي شبكة عصبية متكررة (RNN) تختلف عن غيرها في قدرتها على العمل مع البيانات طويلة المدى. لديهم ذاكرة استثنائية وقدرات تنبؤية ، مما يجعل LSTMs مثالية لتطبيقات مثل تنبؤات السلاسل الزمنية ، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)والتعرف على الكلام والتأليف الموسيقي.

تتكون شبكات LSTM من كتل ذاكرة مرتبة في بنية تشبه السلسلة. تخزن هذه الكتل المعلومات والبيانات ذات الصلة التي قد تبلغ الشبكة في المستقبل مع إزالة أي بيانات غير ضرورية لتظل فعالة.

أثناء معالجة البيانات ، يغير LSTM حالات الخلية. أولاً ، يزيل البيانات غير ذات الصلة من خلال الطبقة السينية. ثم يقوم بمعالجة البيانات الجديدة وتقييم الأجزاء الضرورية واستبدال البيانات السابقة غير ذات الصلة بالبيانات الجديدة. أخيرًا ، يحدد الإخراج بناءً على حالة الخلية الحالية التي قامت بتصفية البيانات.

تعمل القدرة على التعامل مع البيانات طويلة المدى على تعيين LSTMs بصرف النظر عن شبكات RNN الأخرى ، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب مثل هذه القدرات.

5. شبكات الخصومة التوليدية

شبكات الخصومة التوليدية (GANs) هي نوع من خوارزمية التعلم العميق التي تدعم الذكاء الاصطناعي التوليدي. إنهم قادرون على التعلم غير الخاضع للإشراف ويمكن أن يولدوا نتائج بمفردهم من خلال التدريب من خلال مجموعات بيانات محددة لإنشاء حالات بيانات جديدة.

يتكون نموذج GAN من عنصرين رئيسيين: مولد ومميز. تم تدريب المولد على إنشاء بيانات مزيفة بناءً على تعلمه. في المقابل ، يتم تدريب أداة التمييز على التحقق من المخرجات بحثًا عن أي بيانات أو أخطاء مزيفة وتصحيح النموذج بناءً عليها.

تُستخدم شبكات GAN على نطاق واسع لتوليد الصور ، مثل تحسين جودة الرسومات في ألعاب الفيديو. وهي مفيدة أيضًا في تحسين الصور الفلكية ومحاكاة عدسات الجاذبية وتوليد مقاطع فيديو. تظل شبكات GAN موضوعًا بحثيًا شائعًا في مجتمع الذكاء الاصطناعي ، حيث أن تطبيقاتها المحتملة واسعة ومتنوعة.

6. متعدد الطبقات Perceptrons

تعد Multilayer Perceptron (MLP) خوارزمية أخرى للتعلم العميق ، وهي أيضًا شبكة عصبية بها عقد مترابطة في طبقات متعددة. يحافظ MLP على بُعد واحد لتدفق البيانات من المدخلات إلى المخرجات ، وهو ما يُعرف باسم feedforward. يتم استخدامه بشكل شائع لتصنيف الكائنات ومهام الانحدار.

يتضمن هيكل MLP طبقات إدخال وإخراج متعددة ، جنبًا إلى جنب مع العديد من الطبقات المخفية ، لأداء مهام التصفية. تحتوي كل طبقة على عدة خلايا عصبية مترابطة مع بعضها البعض ، حتى عبر الطبقات. يتم تغذية البيانات مبدئيًا إلى طبقة الإدخال ، حيث تتقدم عبر الشبكة.

تلعب الطبقات المخفية دورًا مهمًا من خلال تنشيط وظائف مثل ReLUs و sigmoid و tanh. بعد ذلك ، يقوم بمعالجة البيانات وإنشاء مخرجات على طبقة الإخراج.

هذا النموذج البسيط والفعال مفيد لـ التعرف على الكلام والفيديو وبرامج الترجمة. اكتسبت MLPs شعبية بسبب تصميمها المباشر وسهولة تنفيذها في مختلف المجالات.

7. أجهزة التشفير التلقائي

تعد أجهزة التشفير التلقائي نوعًا من خوارزمية التعلم العميق المستخدمة للتعلم غير الخاضع للإشراف. إنه نموذج أمامي مع تدفق بيانات أحادي الاتجاه ، مشابه لـ MLP. يتم تغذية أجهزة التشفير التلقائية بالمدخلات وتعديلها لإنشاء مخرجات ، والتي يمكن أن تكون مفيدة لترجمة اللغة ومعالجة الصور.

يتكون النموذج من ثلاثة مكونات: المشفر والشفرة ووحدة فك التشفير. يقومون بتشفير المدخلات ، وتغيير حجمها إلى وحدات أصغر ، ثم فك تشفيرها لإنشاء نسخة معدلة. يمكن تطبيق هذه الخوارزمية في مجالات مختلفة ، مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة التوصية.

اختيار خوارزمية التعلم العميق الصحيحة

لتحديد نهج التعلم العميق المناسب ، من الأهمية بمكان مراعاة طبيعة البيانات والمشكلة المطروحة والنتيجة المرجوة. من خلال فهم المبادئ والقدرات الأساسية لكل خوارزمية ، يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة.

يمكن أن يؤدي اختيار الخوارزمية الصحيحة إلى إحداث فرق كبير في نجاح المشروع. إنها خطوة أساسية نحو بناء نماذج فعالة للتعلم العميق.