ما هو DCNN (الشبكات العصبية التلافيفية العميقة)؟ شرح مفصل!

مقدمة إلى DCNN

لقد أحدث التعلم العميق ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما مكّن الآلات من التعلم وأداء المهام المعقدة بدقة غير مسبوقة. وكان أحد أهم الاختراقات في التعلم العميق هو تطوير الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). أصبحت CNNs المعمارية المفضلة لمهام رؤية الحاسوب، مثل تصنيف الصور والكشف عن الأهداف والتقطيع الدلالي. في هذه المقالة، سنغوص في عالم CNNs، واستكشاف معماريتها والتفاصيل الفنية وعملية التدريب والتطبيقات والاتجاهات المستقبلية.

معمارية CNNs

تم تصميم CNNs لمعالجة البيانات ذات الشكل الشبكي، مثل الصور، من خلال الاستفادة من البنية المكانية للإدخال. الكتل البنائية الأساسية لـ CNNs هي:

• طبقات التلافيف: تقوم هذه الطبقات بإجراء عملية التلافيف، والتي تتضمن تمرير مجموعة من المرشحات القابلة للتعلم على صورة الإدخال لاستخراج الميزات. يكون كل مرشح مسؤولاً عن الكشف عن أنماط أو ميزات محددة في الصورة.
• طبقات التجميع: تقوم طبقات التجميع بتقليل الأبعاد المكانية لخرائط الميزات، مما يقلل من التعقيد الحسابي ويوفر التغير التناظري. أكثر أنواع التجميع شيوعًا هي التجميع الأقصى والتجميع المتوسط.
• الطبقات الكاملة الاتصال: بعد طبقات التلافيف والتجميع، يتم تسطيح الميزات المستخرجة وإرسالها من خلال طبقة أو أكثر من الطبقات الكاملة الاتصال. تقوم هذه الطبقات بالمهمة النهائية للتصنيف أو الانحدار.

تستخدم CNNs أيضًا وظائف التنشيط، مثل ReLU (وحدة الخطية المعدلة)، لإدخال عدم الخطية في الشبكة وتمكين تعلم الأنماط المعقدة.

على مر السنين، تم اقتراح العديد من معماريات CNN، كل منها يقدم أفكارًا جديدة ويدفع بحالة التقنية إلى الأمام في رؤية الحاسوب. بعض أكثر المعماريات البارزة هي...ترجمة إلى اللغة العربية:

• LeNet: واحدة من أوائل معمارية شبكات التحويل التلافيفية (CNN)، طورها يان لوكون في التسعينيات من القرن الماضي لتعرف على الأرقام المكتوبة باليد.
• AlexNet: الفائز بتحدي التعرف البصري على نطاق واسع في ImageNet (ILSVRC) في عام 2012، مما أدى إلى إعادة ظهور التعلم العميق في رؤية الحاسوب.
• VGGNet: معمارية CNN أعمق أظهرت أهمية عمق الشبكة لتحسين الأداء.
• GoogLeNet (Inception): قدمت مفهوم وحدات Inception، والتي تسمح للشبكة بتعلم ميزات متعددة المقاييس بكفاءة.
• ResNet: قدمت الاتصالات المتبقية، مما يمكّن من تدريب شبكات عميقة للغاية (تصل إلى مئات الطبقات) دون معاناة من مشكلة الاختفاء التدريجي للتدرج.

معمارية شبكات التحويل التلافيفية (CNN)

التفاصيل الفنية

دعونا نغوص أكثر في الجوانب الفنية لشبكات التحويل التلافيفية:

عملية التحويل التلافيفي

عملية التحويل التلافيفي هي الكتلة البنائية الأساسية لشبكات التحويل التلافيفية. وتتضمن تمرير مجموعة من المرشحات القابلة للتعلم (تُسمى أيضًا نوى) على صورة الإدخال. كل مرشح عبارة عن مصفوفة صغيرة من الأوزان التي يتم تحويلها تلافيفيًا مع صورة الإدخال لإنتاج خريطة ميزات. ويمكن تمثيل عملية التحويل التلافيفي رياضيًا كما يلي:

output(i, j) = sum(input(i+m, j+n) * filter(m, n))

حيث output(i, j) هو القيمة في الموضع (i, j) في خريطة الميزات الناتجة، و input(i+m, j+n) هي القيمة في الموضع (i+m, j+n) في صورة الإدخال، و filter(m, n) هي القيمة في الموضع (m, n) في المرشح.

لعملية التحويل التلافيفي معلمتان هامتان:

• الحشو: يضيف الحشو بكسلات إضافية حول حواف صورة الإدخال للتحكم في الأبعاد المكانية لخريطة الميزات الناتجة. وتشمل استراتيجيات الحشو الشائعة "صالح" (بدون حشو) و"نفس" (حشو بحيث تكون حجم الإخراج نفسه حجم الإدخال).

• الخطوة: تحدد الخطوة المسافة التي ينتقل بها المرشح على طول صورة الإدخال. خطوة بمقدار 1 تعني أن المرشح ينتقل بخطوة بكسل واحد، بينما خطوة بمقدار 2 تعني أن المرشح ينتقل بخطوتين بكسل.### عملية التجميع تقوم طبقات التجميع بتقليل الأبعاد المكانية لخرائط الميزات، مما يقلل من التعقيد الحسابي ويوفر التناظرية في الترجمة. أكثر نوعين شيوعًا من التجميع هما:

• التجميع الأقصى: يختار القيمة القصوى داخل جوار محلي لخريطة الميزات.

• التجميع المتوسط: يحسب القيمة المتوسطة داخل جوار محلي لخريطة الميزات.

عادةً ما تكون طبقات التجميع ذات حجم (على سبيل المثال، 2x2) وخطوة ثابتة، ولا تحتوي على معلمات قابلة للتعلم.

الانتشار العكسي في الشبكات العصبية التلافيفية

يتضمن تدريب الشبكات العصبية التلافيفية تحسين المعلمات القابلة للتعلم (الأوزان والتحيزات) لتقليل دالة الخسارة. يتم تحقيق ذلك من خلال خوارزمية الانتشار العكسي، والتي تحسب التدرجات للخسارة بالنسبة إلى المعلمات وتحدثها باستخدام خوارزمية تحسين، مثل نزول التدرج العشوائي (SGD) أو آدم.

في الشبكات العصبية التلافيفية، يتم تكييف خوارزمية الانتشار العكسي لمعالجة البنية المكانية لخرائط الميزات. يتم حساب التدرجات باستخدام قاعدة السلسلة، ويتم إجراء عملية التحويل بالعكس لنشر التدرجات عبر الشبكة.

تقنيات التنظيم

لمنع الإفراط في التدريب وتحسين التعميم، تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية تقنيات تنظيم مختلفة:

• الإسقاط: يسقط بشكل عشوائي (يضع إلى الصفر) جزءًا من الوحدات أثناء التدريب، مما يجبر الشبكة على تعلم ميزات أكثر قوة.
• التنظيم الدفعي: ينظم تنشيطات كل طبقة، مما يقلل من التحول التغطية الداخلية ويسمح بمعدلات تعلم أعلى وتدريب أسرع.

دوال الخسارة للشبكات العصبية التلافيفية

تعتمد خيارات دالة الخسارة على المهمة المحددة. بالنسبة لمهام التصنيف، فإن دالة الخسارة الأكثر شيوعًا هي خسارة إنتروبية متقاطعة، والتي تقيس عدم التشابه بين احتمالات الفئة المتنبأ بها والملصقات الفئة الحقيقية. غالبًا ما يتم دمج خسارة إنتروبية متقاطعة مع وظيفة softmax، والتي تحول الإخراج الخام للشبكة إلى احتمال.## تدريب الشبكات العصبية التلافيفية يتضمن تدريب الشبكات العصبية التلافيفية عدة خطوات رئيسية:

إعداد البيانات للتدريب

• تضخيم البيانات: لزيادة حجم وتنوع مجموعة التدريب، يمكن تطبيق تقنيات مختلفة لتضخيم البيانات، مثل القص العشوائي والقلب والتدوير والتحجيم.
• المعالجة المسبقة والتطبيع: غالبًا ما يتم معالجة الصور الإدخالية مسبقًا عن طريق طرح قيمة البكسل المتوسطة وتطبيع قيم البكسل إلى نطاق ثابت (على سبيل المثال، [0، 1] أو [-1، 1]).

خوارزميات التحسين

• التنزيل التدريجي العشوائي (SGD): أبسط خوارزمية للتحسين، والتي تحدث المعلمات في اتجاه التدرج السالب لدالة الخسارة.
• آدم: خوارزمية تحسين تكيفية تحسب معدلات التعلم الفردية لكل معلمة بناءً على اللحظة الأولى والثانية للتدرجات.

ضبط الهايبر-معلمات

الهايبر-معلمات هي إعدادات تتحكم في عملية التدريب وبنية الشبكة العصبية التلافيفية. بعض الهايبر-معلمات المهمة تشمل:

• معدل التعلم: حجم الخطوة التي يتم بها تحديث المعلمات أثناء التحسين.
• حجم الدفعة: عدد أمثلة التدريب التي يتم معالجتها في كل تكرار من خوارزمية التحسين.
• عدد الحقب: عدد المرات التي يتم فيها تمرير مجموعة التدريب بالكامل عبر الشبكة أثناء التدريب.

يتضمن ضبط الهايبر-معلمات إيجاد التوليفة المثلى من الهايبر-معلمات التي تؤدي إلى أفضل أداء على مجموعة التحقق.

التعلم النقلي والتدريب الدقيق

التعلم النقلي هو تقنية تستفيد من نماذج الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا لحل مهام جديدة ببيانات تدريب محدودة. يُستخدم النموذج المدرب مسبقًا، والذي تعلم بالفعل ميزات مفيدة من مجموعة بيانات كبيرة (مثل ImageNet)، كنقطة انطلاق. ويمكن تدريب النموذج بدقة عن طريق تدريب الطبقات الأخيرة فقط أو الشبكة بالكامل على مجموعة بيانات المهمة المحددة.

تطبيقات الشبكات العصبية التلافيفية

تم تطبيق الشبكات العصبية التلافيفية بنجاح على مجموعة واسعة من مهام رؤية الحاسوب، بما في ذلك.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية:

• تصنيف الصور: تعيين ملصق فئة لصورة إدخال، مثل تحديد الكائنات أو المشاهد أو الوجوه.
• كشف الكائنات: تحديد موقع وتصنيف العديد من الكائنات داخل صورة، غالبًا باستخدام مربعات الحدود.
• التجزئة الدلالية: تعيين ملصق فئة لكل بكسل في صورة، مما يمكّن من الحصول على حدود دقيقة للكائنات وفهم المشهد.
• التعرف على الوجوه: تحديد أو التحقق من هوية الأفراد بناءً على ملامح وجوههم.
• تحليل الصور الطبية: الكشف عن الاضطرابات، وتجزئة الهياكل التشريحية، والمساعدة في التشخيص من الصور الطبية مثل الأشعة السينية وأشعة الكمبيوتر المقطعية والرنين المغناطيسي.

التطورات والاتجاهات المستقبلية

يتطور مجال الشبكات العصبية التلافيفية باستمرار، مع اقتراح هياكل جديدة وتقنيات لتحسين الأداء والكفاءة. وتشمل بعض التطورات الحديثة ما يلي:

• آليات الانتباه: دمج وحدات الانتباه في الشبكات العصبية التلافيفية للتركيز على أكثر الأجزاء ذات الصلة في صورة الإدخال، مما يحسن القابلية للتفسير والأداء.
• شبكات الكبسولات: هيكل جديد يهدف إلى الحفاظ على العلاقات المكانية الهرمية بين الميزات، مما قد يؤدي إلى تعميم أفضل ومقاومة أفضل للتغييرات في الإدخال.
• الشبكات العصبية التلافيفية الفعالة للأجهزة المحمولة والمضمنة: تصميم هياكل شبكات عصبية تلافيفية مدمجة وفعالة من حيث الحوسبة، مثل MobileNet و ShuffleNet، لتمكين النشر على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.
• التعلم غير المراقب وشبه المراقب باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية: الاستفادة من كميات كبيرة من البيانات غير المُصنَّفة لتعلم تمثيلات ذات معنى، مما يقلل من الحاجة إلى بيانات مُصنَّفة باهظة التكلفة.
• دمج الشبكات العصبية التلافيفية مع تقنيات التعلم العميق الأخرى: الجمع بين الشبكات العصبية التلافيفية والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للمهام التي تنطوي على بيانات متسلسلة، أو مع شبكات المنافسة التوليدية (GANs) لتركيب الصور ونقل الأسلوب.

الخاتمة

لقد أحدثت شبكات التحويل العميقة ثورة في مجال رؤية الحاسوب، مما مكّن الآلات من تحقيق أداء على مستوى البشر.هنا الترجمة العربية للملف:

تستخدم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) على نطاق واسع من المهام. من خلال الاستفادة من البنية المكانية للصور وتعلم الميزات الهرمية، أصبحت CNNs النهج السائد للتطبيقات المتعلقة بالصور.

في هذه المقالة، استكشفنا هندسة CNNs، مع الغوص في التفاصيل الفنية لعمليات التحويل والتجميع، والانتشار العكسي، وتقنيات التنظيم الذاتي، ووظائف الخسارة. ناقشنا أيضًا عملية التدريب، بما في ذلك إعداد البيانات، وخوارزميات التحسين، وضبط الهايبرمعلمات، والتعلم النقلي.

تنتشر تطبيقات CNNs في مجالات متنوعة، من تصنيف الصور والكشف عن الكائنات إلى التعرف على الوجوه وتحليل الصور الطبية. مع استمرار تطور هذا المجال، يمكننا توقع المزيد من التقدم في هندسة CNNs، والتنفيذ الفعال، والتعلم غير المراقب، والدمج مع تقنيات التعلم العميق الأخرى.

على الرغم من التقدم الملحوظ الذي أحرزته CNNs، لا تزال هناك تحديات يجب معالجتها، مثل تحسين القابلية للتفسير، والمتانة ضد الأمثلة الضارة، والتعلم من البيانات المصنفة محدودة. مع استمرار الباحثين والممارسين في دفع حدود CNNs، يمكننا توقع المزيد من الاختراقات المثيرة في السنوات القادمة، مما يفتح آفاقًا جديدة في رؤية الحاسوب والذكاء الاصطناعي.