كيفية تحسين بطاقة الرسوميات بسهولة للحصول على الأداء الأمثل

الجزء الأول: مقدمة في تحسين بطاقة الرسوميات للتعلم العميق

الجزء أ: فهم أهمية تحسين بطاقة الرسوميات

###1. دور بطاقات الرسوميات في التعلم العميق أصبح التعلم العميق أداة قوية للتعامل مع مشكلات معقدة في مجالات مختلفة مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية وتعرف الكلام. يتطلب التعلم العميق استخدام الشبكات العصبية التي تحتاج إلى قدر هائل من القوة الحسابية للتدريب والنشر. هنا تلعب بطاقات الرسوميات (وحدات معالجة الرسوميات) دورًا حاسمًا.

تعتبر بطاقات الرسوميات وحدات معالجة موازية عالية الأداء متخصصة في أداء العمليات المصفوفية وحسابات التنسور التي تعد أساسية في التعلم العميق. بالمقارنة مع وحدات المعالجة المركزية التقليدية ، يمكن لبطاقات الرسوميات تحقيق أداء أعلى بكثير لهذا النوع من الأعباء العمل ، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى زمن تدريب أسرع وتحسين دقة النموذج.

2. التحديات في استخدام بطاقة الرسوميات للتعلم العميق

بينما توفر بطاقات الرسوميات قدرة حسابية هائلة ، فإن استخدامها بشكل فعال في المهام ذات الصلة بالتعلم العميق يمكن أن يكون تحديًا. بعض التحديات الرئيسية تشمل:

• قيود الذاكرة: يتطلب نماذج التعلم العميق غالبًا كميات كبيرة من الذاكرة لتخزين معلمات النموذج والتنشيطات والنتائج المتوسطة. يعد إدارة ذاكرة بطاقة الرسوميات بكفاءة أمرًا حاسمًا لتجنب العقبات التي تؤثر على الأداء.
• أجهزة مختلفة: للبطاقات المتنوعة للرسوميات التي تختلف في الهندسة المعمارية وتكوين الذاكرة والقدرات. تحسين أداء بطاقة الرسوميات لجهاز معين قد يكون معقدًا وقد يتطلب تقنيات متخصصة.
• تعقيد البرمجة المتوازية: يتطلب الاستفادة من الطبيعة المتوازية لبطاقات الرسوميات فهماً عميقًا لنماذج برمجة الرسوميات مثل CUDA و OpenCL ، بالإضافة إلى إدارة الخيط والتزامن بكفاءة.
• الإطارات والمكتبات المتطورة: تتطور بيؤكي النظام البيئة الخاصة بالتعلم العميق بشكل مستمر ، مع إضافة إطارات ومكتبات وتقنيات تحسين جديدة بانتظام. البقاء على اطلاع والتكيف مع هذه التغييرات أمر ضروري للحفاظ على أداء عالي.

تتجاوز هذه التحديات وتحسين استخدام بطاقة الرسوميات محورية لتحقيق الإمكانات الكاملة للتعلم العميق ، خاصة في البيئات ذات الموارد المحدودة أو عند التعامل مع نماذج ومجموعات بيانات ذات مقياس كبير.

الجزء الثاني: معمارية بطاقة الرسوميات والاعتبارات

الجزء أ: أساسيات أجهزة بطاقة الرسوميات

1. مكونات بطاقة الرسوميات (nuclei CUDA والذاكرة، إلخ.)

تم تصميم بطاقات الرسوميات ببنية متوازية عالية ، تتألف من الآلاف من أنوية العمليات الأصغر ، المعروفة باسم أنوية CUDA (لبطاقات NVIDIA) أو معالجات التيار المستمر (لبطاقات AMD). تعمل هذه الأنوية معًا لأداء العدد الهائل من العمليات المطلوبة من عبء العمل في التعلم العميق.

بالإضافة إلى أنوية CUDA ، لدى بطاقات الرسوميات أيضًا أنظمة ذاكرة مكرسة ، بما في ذلك الذاكرة العامة والذاكرة المشتركة والذاكرة الثابتة والذاكرة المستمرة. فهم خصائص واستخدامات هذه الأنواع المختلفة من الذاكرة أمر حاسم لتحسين أداء بطاقة الرسوميات.

2. الاختلافات بين معماري CPU و GPU

على الرغم من أن وحدتي المعالجة المركزية وبطاقات الرسوميات هما وحدات معالجة ، إلا أنهما لديهما معماريات ومبادئ تصميم مختلفة تمامًا. تمت تحسين وحدات المعالجة المركزية عادة للمهام التسلسلية ، التي تعتمد بشكل أساسي على تحكم التتابع والتنبؤ الفعال. من ناحية أخرى ، تم تصميم بطاقات الرسوميات للأعباء العمل المتوازية العالية ، بعدد كبير من أنوية المعالجة وتركيز على الإنتاجية بدلاً من التأخير.

يعني هذا الاختلاف المعماري أن أنواع معينة من الأعباء العمل ، مثل تلك الموجودة في التعلم العميق ، يمكن أن تستفيد بشكل كبير من القدرات المتوازية لبطاقات الرسوميات ، وذلك بتحقيق أداء أفضل بأمر من الدرجة مقارنة بتنفيذات الوحدات المركزية فقط.

الجزء ب: إدارة ذاكرة بطاقة الرسوميات

1. أنواع ذاكرة بطاقة الرسوميات (العالمية ، المشتركة ، الثابتة ، إلخ.)

يتوفر لدى بطاقات الرسوميات العديد من أنواع الذاكرة ، ولكل منها خصائصها وحالات الاستخدام الخاصة بها:

• الذاكرة العالمية: هي أكبر وأبطأ نوع ذاكرة ، وتستخدم لتخزين معلمات النموذج والبيانات الإدخالية والنتائج المتوسطة.
• الذاكرة المشتركة: هي ذاكرة سريعة على الرقاقة مشتركة بين الخيوط داخل كتلة ، وتستخدم للتخزين المؤقت والتواصل.
• الذاكرة الثابتة: هي منطقة ذاكرة للقراءة فقط ويمكن استخدامها لتخزين الثوابت مثل معلمات النواة التي تنفذ بشكل متكرر.
• ذاكرة القالب: هي نوع متخصص من الذاكرة محسن لأنماط الوصول إلى البيانات ثنائية الأبعاد / ثلاثية الأبعاد ، وتستخدم غالبًا لتخزين الصور وخرائط السمات.

فهم خصائص وأنماط وصول هذه الأنواع المختلفة من الذاكرة أمر حاسم لتصميم نوى GPU فعّالة وتقليل العقبات التي تؤثر على الأداء المتعلقة بالذاكرة.

2. أنماط وصول الذاكرة وتأثيرها على الأداء

يمكن أن يكون كيفية الوصول إلى البيانات في نوى GPU له تأثير كبير على الأداء. يعتبر الوصول المتوازي المترابط ، حيث تصطف الخيوط في مجموعة من 32 خيطًا مع مواقع الذاكرة المتتالية ، أمرًا حاسمًا لتحقيق عرض الذاكرة العالي ولتجنب الوصول المتسلسل للذاكرة.

على العكس من ذلك ، يمكن أن يؤدي الوصول غير المتوازي المترابط ، حيث تصطف الخيوط في مجموعة من 32 خيطًا إلى مواقع غير متتالية للذاكرة ، إلى تدهور أداء كبير بسبب الحاجة إلى عمليات ذاكرة متعددة. التحسين من أنماط الوصول إلى الذاكرة هو بالتالي جانب أساسي من تحسين بطاقة الرسوميات للتعلم العميق.

الجزء ج: هيكل خيوط بطاقة الرسوميات

1. مجموعات الخيوط والكتل والشبكات

تنظم بطاقات الرسوميات عناصرها المعالجة في هيكلية تسلسلية ، تتألف من:

• مجموعات الخيوط: وحدة التنفيذ الأصغر ، تحتوي على 32 خيطًا ينفذون التعليمات بنمط SIMD (تعليمة واحدة ، بيانات متعددة).
• الكتل: مجموعات من مجموعات الخيوط التي يمكنها التعاون والتزامن باستخدام الذاكرة المشتركة وتعليمات الحاجز.
• الشبكات: أعلى مستوى من التنظيم ، تحتوي على كتلة واحدة أو أكثر تنفذ نفس وظيفة النواة.

فهم تسلسل الخيوط هذا وتأثيره على تنظيم وتزامن الخيوط أمر أساسي لكتابة نواة GPU فعالة للتعلم العميق.

2. أهمية تنظيم وتزامن الخيوط

قد يؤثر كيفية تنظيم وتزامن الخيوط بشكل كبير على أداء بطاقة الرسوميات. يمكن أن تؤثر عوامل مثل عدد الخيوط في الكتلة ، وتوزيع العمل عبر الكتل ، والاستخدام الفعال للأدوات التزامنية ، جميعها على الكفاءة العامة لنواة GPU.

يمكن أن يؤدي تنظيم الخيوط بشكل سيئ إلى مشكلات مثل اختلاف الخيوط داخل مجموعة في تنفيذ مسارات برمجية مختلفة ، مما يؤدي إلى عدم استفادة كافية من موارد بطاقة الرسوميات. لذلك ، فإن إدارة الخيوط والتزامن بشكل جيد أمر حاسم لزيادة استغلال بطاقة الرسوميات وتحسين الأداء بشكل عام.

الجزء الثالث: تحسين استخدام بطاقة الرسوميات

الجزء أ: أقصى استغلال للمساحة المستغلة

يؤثر العديد من العوامل على استغلال بطاقة الرسوميات ، بما في ذلك استخدام السجل ، ذاكرة المشتركة ، إلخ. يعتبر استغلال بطاقة الرسوميات ، والذي يشير إلى نسبة الوحدات المتوازية النشطة إلى الحد الأقصى من الوحدات المتوازية المدعومة بواسطة بطاقة الرسوميات ، مقياسًا رئيسيًا لتحسين بطاقة الرسوميات. يمكن أن تؤثر عوامل عديدة على استغلال بطاقة الرسوميات ، بما في ذلك:

• استخدام السجل: يمكن لكل خيط في نواة GPU استخدام عدد محدود من السجلات. يمكن أن يحد استخدام السجل الزائد عدد الخيوط التي يمكن إطلاقها بشكل متزامن ، مما يؤدي إلى التخفيض في الاستغلال.
• استخدام الذاكرة المشتركة: ذاكرة مشتركة سريعة على رقاقة تتشارك بين الخيوط داخل الكتلة. استخدام فعال للذاكرة المشتركة حاسم للحفاظ على استغلال عالي.
• حجم الكتلة الخط: عدد الخيوط في كل كتلة يمكن أن يؤثر على استغلال بطاقة الرسوميات ، حيث يحدد عدد الوحدات المتوازية التي يمكن جدولتها على معالج رسوميات. تقنيات مثل تحسين السجلات ، وتقليل استخدام ذاكرة المشتركة ، واختيار حجم الكتل الخط المناسب يمكن أن تساعد في زيادة استغلال بطاقة الرسوميات وتحسين الأداء العام.

2. تقنيات لتحسين الاستغلال (مثل دمج النواة وتحسين السجلات)

لتحسين استغلال بطاقة الرسوميات ، يمكن استخدام عدة تقنيات تحسين:

• دمج النواة: يمكن تجميع العديد من النوى الصغيرة في نواة واحدة أكبر ، وهو ما يمكن أن يقلل من التكاليف التي تترتب على إطلاق النواة ويزيد من استغلال.

• تحسين السجلات: يمكن زيادة عدد خيوط متزامنة عن طريق تقليل عدد السجلات المستخدمة لكل خيط من خلال تقنيات مثل تسريب السجل وإعادة الرسم للسجل. وهذا يمكن أن يزيد من عدد الخيوط المتزامنة.

• تحسين استخدام ذاكرة المشتركة: يمكن أن يساعد استخدام فعال للذاكرة المشتركة ، مثل الاستفادة من تضاربات البنك وتجنب عوامل الوصول غير الضرورية إلى الذاكرة المشتركة ، في تحسين استغلال.

• ضبط حجم الكتلة الخط: يمكن تجربة أحجام مختلفة للكتلة الخط للعثور على التكوين المثلى للمعمارية وحمل العمل الخاص بجهاز بطاقة الرسوميات وذلك بتحقيق مكاسب أداء كبيرة.

هذه التقنيات ، جنبًا إلى جنب مع فهم عميق لأجهزة بطاقة الرسوميات ونموذج البرمجة ، ضرورية لزيادة استخدام بطاقة الرسوميات وتحقيق أداء مثلى لأعباء العمل في التعلم العميق.

الجزء ب: تقليل وقت الاستجابة للذاكرة

1. وصول الذاكرة المترابط المستدام

وصول الذاكرة المترابط المستدام مفهوم حاسم في برمجة بطاقة الرسوميات ، حيث تصل الخيوط داخل مجموعة إلى مواقع الذاكرة المتتالية. يسمح هذا لبطاقة الرسوميات بدمج طلبات الذاكرة متعددة في عملية واحدة أكثر كفاءة ، مما يقلل من وقت الاستجابة للذاكرة ويحسن الأداء بشكل عام.

يعد ضمان الوصول المترابط المستدام للذاكرة أمرًا مهمًا بشكل خاص لوصول الذاكرة العالمية ، إذ يمكن أن يؤدي الوصول غير المتزامن إلى تدهور أداء كبير. يمكن أن تساعد تقنيات مثل التبطين وإعادة تنظيم هيكل البيانات وتحسين نمط وصول الذاكرة في تحقيق وصول الذاكرة المترابط المستدام.

2. الاستفادة من ذاكرة المشتركة والتخزين المؤقت

ذاكرة المشتركة هي ذاكرة سريعة على رقاقة يمكن استخدامها لتقليل وقت الاستجابة للوصول إلى الذاكرة العالمية. من خلال تخزين البيانات في ذاكرة المشتركة وإعادة استخدامها بشكل استراتيجي ، يمكن لنوى GPU تجنب وصول الذاكرة العالمية المكلفة وتحسين الأداء.

بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تحتوي وحدات معالجة الرسومات على آليات تخزين مختلفة، مثل آلية تخزين النص وآلية تخزين الثوابت، والتي يمكن الاستفادة منها لتقليل زمن الوصول إلى الذاكرة بشكل أكبر. فهم الخصائص وأنماط الاستخدام لهذه الآليات التخزين ضروري لتصميم نوى وحدات معالجة الرسومات الفعالة.

ج. تنفيذ نواة فعالة

1. التفرع وتأثيره

يحدث التفرع عندما تأخذ الخيوط داخل شريحة (warp) مسارات تنفيذ مختلفة بسبب العبارات الشرطية أو تدفق التحكم. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تدهور الأداء البارز، حيث يجب على وحدة معالجة الرسومات تنفيذ كل مسار تفرع بشكل سلسلي، مما يجعل التنفيذ بشكل متسلسل.

يعد التفرع قضية شائعة في برمجة وحدات معالجة الرسومات وقد يكون له تأثير كبير على أداء أعباء التعلم العميق. تقنيات مثل التعليمات المشروطة، وفك تمديد الحلقة، وتقليل التفرع يمكن أن تساعد في تخفيف تأثير التفرع.

2. تحسين كفاءة التفرع (مثل تمديد الحلقة، التعليمات المشروطة)

يمكن استخدام عدة تقنيات لتحسين كفاءة نوى وحدة معالجة الرسومات وتقليل تأثير التفرع:

• تمديد الحلقة: يمكن تقليل عدد تعليمات التفرع عن طريق تمديد الحلقات يدويًا، مما يحسن كفاءة التفرع ويقلل من تأثير التفرع.
• التعليمات المشروطة: باستخدام التعليمات المشروطة، حيث يتم تقييم شرط ويتم تطبيق النتيجة على شريحة كاملة، يمكن تجنب التفرع وتحسين الأداء.
• تقليل التفرع: إعادة هيكلة الكود لتقليل عدد التفرعات الشرطية وعبارات تدفق التحكم يمكن أن يساعد في تقليل حدوث التفرع.

هذه التقنيات، جنبًا إلى جنب مع فهم عميق لنموذج تنفيذ تدفق التحكم في وحدة معالجة الرسومات، ضرورية لتصميم نوى وحدة معالجة الرسومات الفعالة التي يمكن أن تستفيد تمامًا من قدرات المعالجة المتوازية للأجهزة.

د. التنفيذ الغير متزامن والتدفقات

1. تداخل الحساب والاتصال

تتمكن وحدات معالجة الرسومات من القيام بالتنفيذ الغير متزامن، حيث يمكن تداخل الحساب والاتصال (مثل نقل البيانات بين المضيف والجهاز) لتحسين الأداء العام. يتم تحقيق ذلك من خلال استخدام تدفقات كودا (CUDA Streams)، التي تسمح بإنشاء مسارات تنفيذ مستقلة ومتزامنة.

من خلال إدارة تدفقات كودا وتداخل الحساب والاتصال بشكل فعال، يمكن الحفاظ على استخدام وحدة معالجة الرسومات بشكل كامل، مما يقلل من تأثير تأخير نقل البيانات ويحسن كفاءة أعباء التعلم العميق بشكل عام.

2. تقنيات لإدارة التدفق الفعالة

إدارة التدفق الفعالة هي أمر بالغ الأهمية لتحقيق أداء مثلى على وحدات معالجة الرسومات. تشمل بعض التقنيات الأساسية المفاتيح:

• توازي التدفق: تقسيم العبء على عدة تدفقات وتنفيذها بشكل متزامن يمكن أن يحسن استخدام الموارد ويخفي التأخيرات.
• مزامنة التدفق: إدارة الاعتمادات ونقاط التزامن بين التدفقات بدقة يمكن أن يضمن التنفيذ الصحيح ويزيد من فوائد التنفيذ الغير متزامن.
• تحسين إطلاق النواة: تحسين كيفية إطلاق النويات، مثل استخدام إطلاق نواة غير متزامنة أو الاندماج النواة، يمكن أن يعزز الأداء بشكل أكبر.
• تحسين نقل الذاكرة: تحويل تداخل نقل البيانات مع الحساب، باستخدام الذاكرة المثبّتة، وتقليل كمية البيانات المنقولة يمكن أن يقلل من تأثير تأخير الاتصال.

عن طريق إتقان هذه التقنيات لإدارة التدفق، يمكن للمطورين استغلال الإمكانات الكاملة لوحدات معالجة الرسومات وتحقيق مكاسب أداء كبيرة لتطبيقات التعلم العميق.

الشبكات العصبية المتسلسلة المركبة (CNNs)

الشبكات العصبية المتسلسلة المركبة (CNNs) هي نوع من النموذج التعليم العميق المناسب جدًا لمعالجة وتحليل بيانات الصور. يستلهم الـ CNNs من بنية قشرة المخ البصرية البشرية وتصمم لاستخراج وتعلم الميزات تلقائيًا من البيانات الحاجزة.

طبقات الانحدار

المكون الأساسي لشبكة الـ CNN هو طبقة الانحدار. في هذه الطبقة، يتم عمل تحوير بيانات الصورة مع مجموعة من العوامل التي يمكن تعديلها، والتي تعرف أيضًا بالنواة. تم تصميم هذه العوامل لكشف الميزات المحددة في البيانات الحاجزة مثل الحواف أو الأشكال أو النسجة. في النهاية، ستكون نتيجة طبقة الانحدار هي خريطة الميزات، التي تمثل وجود وموقع الميزات المكتشفة في الصورة الحاجزة.

هنا مثال على كيفية تنفيذ طبقة الانحدار في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تحديد طبقة الانحدار
conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

في هذا المثال، تحتوي طبقة الانحدار على 32 عامل توصيف مع الحجم 3x3 بيكسل. الصورة الحاجزة لها 3 قنوات (RGB)، ويتم ضبط padding ليكون 1 للحفاظ على الأبعاد المكانية لخرائط الميزات.

طبقات الاستنباط

بعد طبقة الانحدار، غالبًا ما يتم استخدام طبقة الاستنباط لتقليل الأبعاد المكانية لخرائط الميزات. تقوم طبقات الاستنباط بتطبيق عملية التنقيص، مثل تنقيص القيمة القصوى أو تنقيص المتوسط، لتلخيص المعلومات في منطقة محلية من خريطة الميزات.

هنا مثال على كيفية تنفيذ طبقة التنقيص القصوى في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تحديد طبقة التنقيص القصوى
pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)

في هذا المثال، يحجم طبقة التنقيص القصوى هو 2x2 واحتياطي يكون 2، مما يعني أنها ستقلل من أبعاد خرائط الميزات بعامل 2 في كل اتجاه (الارتفاع والعرض).

طبقات التوصيل الكامل

بعد طبقات الانحدار والاستنباط، يتم استنباط خرائط الميزات عادةً وتمريرها من خلال طبقة أو أكثر من طبقات التوصيل الكامل. هذه الطبقات مشابهة لتلك المستخدمة في الشبكات العصبية التقليدية وتكون مسؤولة عن اتخاذ القرارات النهائية بناءً على الميزات المستخرجة.

هنا مثال على كيفية تنفيذ طبقة الاتصال الكاملة في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تحديد طبقة الاتصال الكاملة
fc_layer = nn.Linear(in_features=512, out_features=10)

في هذا المثال، طبقة الاتصال الكاملة تأخذ مدخلاً من 512 ميزة وتنتج نتيجة بـ 10 فئات (مثلاً لمشكلة تصنيف بها 10 فئات).

هندسات CNN

على مر السنين، تم اقتراح العديد من هندسات CNN المختلفة، كل منها له خصائص فريدة ونقاط قوته. تشمل بعض هندسات CNN الأكثر شهرة واستخدامًا:

1. لينت: واحدة من أقدم الهندسات CNN وأكثرها تأثيرًا، صُممت للتعرف على الأرقام المكتوبة يدويًا.
2. أليكسنت: هندسة CNN رائدة حققت أداءً متميزًا على مجموعة البيانات ImageNet وشهرت باستخدام التعلم العميق في مهام رؤية الكمبيوتر.
3. فيجنت: هندسة لعمق CNN تستخدم تصميم بسيط ومتسق من طبقات الانحدار بحجم 3x3 وطبقات التنقيص بحجم 2x2.
4. ريزنت: هندسة CNN عميقة للغاية تقدم مفهوم الاتصالات المتبقية، التي تساعد في حل مشكلة تلاشي التدرج وتمكين تدريب الشبكات العميقة جدًا.
5. جوجلنت: هندسة CNN مبتكرة تقدم وحدة "الاختلاج"، التي تمكن استخراج الميزات بكفاءة في مقاييس متعددة داخل نفس الطبقة.

كل هذه الهندسات لها نقاط قوة وضعفها الخاصة، واختيار الهندسة سيعتمد على المشكلة المحددة والموارد الحوسبية المتاحة.

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)

الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) هي نوع من النماذج التعلم العميق المناسبة لمعالجة البيانات التسلسلية مثل النصوص والكلام أو بيانات السلاسل الزمنية. على عكس الشبكات العصبية التسلسلية الأمامية، تتمتع RNNs بـ "ذاكرة" تتيح لها أخذ الاعتبار السياق الخاص بالبيانات المدخلة عند إجراء توقعات.

هيكل RNN الأساسي

يتكون هيكل RNN الأساسي من حالة مخفية تحدث في كل خطوة زمنية بناءً على المدخل الحالي والحالة المخفية السابقة. يمكن اعتبار الحالة المخفية بمثابة "ذاكرة" يستخدمها RNN لإجراء التوقعات.

هنا مثال على كيفية تنفيذ RNN أساسي في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تحديد طبقة RNN
rnn_layer = nn.RNN(input_size=32, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)

في هذا المثال، تحتوي طبقة RNN على حجم مدخل قدره 32 (حجم البعد المميز الداخلي)، وحجم مخفي قدره 64 (حجم الحالة المخفية) وطبقة واحدة. تم تعيين المعامل batch_first إلى True، وهذا يعني أن التواليات المدخلة والمخرجات لديها الشكل (حجم الدُفعة، طول التسلسل، حجم الميزة).

الذاكرة القصيرة المدى (LSTM)

إحدى القيود الرئيسية لشبكات RNN الأساسية هو عدم قدرتها على التعامل بفعالية مع التبعية طويلة الأجل في البيانات المدخلة. يرجع ذلك إلى مشكلة تلاشي التدرج (vanishing gradient problem)، حيث تصبح التدرجات التي يتم استخدامها لتحديث معاملات النموذج صغيرة جدًا عند نقلها إلى الخلف عبر العديد من خطوات الزمن.

لمعالجة هذه المشكلة، تم تطوير هيكل RNN متقدم يسمى الذاكرة القصيرة المدى (LSTM). تستخدم الذواكر المؤقتة ذات القصير المدى هيكل حالة مخفية أكثر تعقيدًا يتضمن حالة خلية تسمح لها بالتعامل بشكل أفضل مع التبعية الطويلة الأجل في البيانات المدخلة.

هنا مثال على كيفية تنفيذ طبقة LSTM في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تحديد طبقة LSTM
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=32, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)

الطبقة LSTM في هذا المثال لها نفس المعاملات مثل طبقة RNN الأساسية، ولكنها تستخدم هيكل خلية LSTM الأكثر تعقيدًا لمعالجة البيانات المدخلة.

الشبكات العصبية المتكررة ثنائية الاتجاه

امتداد آخر لهيكل RNN الأساسي هو الشبكات العصبية المتكررة ثنائية الاتجاه (Bi-RNN)، والتي تعالج التسلسل المُدخل في كلا الاتجاهين: الاتجاه الأمامي والاتجاه الخلفي. يتيح ذلك للنموذج أن يأخذ في الاعتبار المعلومات من السياق السابق والسياق التالي للبيانات المدخلة.

هنا مثال على كيفية تنفيذ طبقة LSTM ثنائية الاتجاه في PyTorch:

import torch.nn as nn
 
# تحديد طبقة الـ Bi-LSTM
bilstm_layer = nn.LSTM(input_size=32, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True, bidirectional=True)

في هذا المثال، طبقة الـ LSTM ثنائية الاتجاه تستخدم نفس المعاملات مثل طبقة الـ LSTM الأساسية، ولكنها تمرر الاعتبارية في الاتجاهين الأمامي والخلفي.bi_lstm_layer = nn.LSTM(input_size=32, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True, bidirectional=True)

في هذا المثال ، يحتوي طبقة الـ LSTM ثنائية الاتجاه على نفس المعلمات التي تمتلكها طبقة الـ LSTM السابقة ، ولكن المعلمة "bidirectional" مضبوطة على القيمة "True" ، وهذا يعني أن الطبقة ستقوم بمعالجة تسلسل الإدخال في الاتجاهين الأمامي والخلفي.

## شبكات "غانيرايتيف آدفرساريال" (GANs)

شبكات "غانيرايتيف آدفرساريال" (GANs) هي نوع من نماذج التعلم العميق المستخدمة لتوليد بيانات جديدة ، مثل الصور والنص والصوت ، استنادًا إلى توزيع الإدخال المحدد. تتكون شبكات "غانيرايتيف آدفرساريال" من شبكتين عصبيتين يتم تدريبهما بطريقة تنافسية: مُنشئ وفاحص.

### هندسة شبكة "غانيرايتيف آدفرساريال" (GAN)

تكفل شبكة "المُنشئ" بتوليد بيانات جديدة تبدو مشابهة لبيانات التدريب ، بينما تكفل شبكة "الفاحص" بالتمييز بين البيانات المُنشأة وبيانات التدريب الحقيقية. يتم تدريب الشبكتين بطريقة تنافسية ، حيث يحاول "المُنشئ" خداع "الفاحص" ويحاول "الفاحص" تحديد البيانات المُنشأة بشكل صحيح.

اليكم مثال عن كيفية تنفيذ GAN بسيط في PyTorch:

```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data

# قم بتعريف شبكة "المُنشئ"
generator = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 784),
    nn.Tanh()
)

# قم بتعريف شبكة "الفاحص"
discriminator = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.LeakyReLU(0.2),
    nn.Linear(256, 1),
    nn.Sigmoid()
)

# قم بتعريف وظائف الخسارة والمحسنين
g_loss_fn = nn.BCELoss()
d_loss_fn = nn.BCELoss()
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

في هذا المثال ، تأخذ شبكة "المُنشئ" متجه إدخالي ذو 100 بُعد وتُنشئ متجه إخراجي ذو 784 بُعدًا ، يُمثل صورة بحجم 28 × 28 بكسل. بينما تأخذ شبكة "الفاحص" متجه إدخالي ذو 784 بُعدًا ، يُمثل صورة ، وتُخرج قيمة علامية سكالر بين 0 و 1 تُمثل احتمالية وجود الصورة الحقيقية.

يتم تدريب شبكتي "المُنشئ" و "الفاحص" باستخدام وظائف الخسارة التصنيفية المتقاطعة الثنائية ، ويتم استخدام محسن Adam لتحديث معلمات النموذج.

تدريب الـ GAN

عملية التدريب لـ GAN تنطوي على التناوب بين تدريب المُنشئ والفاحص. يتم تدريب المُنشئ لتقليل خسارة الفاحص ، في حين يتم تدريب الفاحص لزيادة خسارة المُنشئ. هذه العملية التدريب التنافسية تستمر حتى يتمكن المُنشئ من إنتاج بيانات لا يمكن تمييزها عن بيانات التدريب الحقيقية.

اليكم مثال عن كيفية تدريب GAN باستخدام PyTorch:

import torch
 
# حلقة التدريب
for epoch in range(num_epochs):
    # قم بتدريب الفاحص
    for _ in range(d_steps):
        d_optimizer.zero_grad()
        real_data = torch.randn(batch_size, 784)
        real_labels = torch.ones(batch_size, 1)
        d_real_output = discriminator(real_data)
        d_real_loss = d_loss_fn(d_real_output, real_labels)
 
        latent_vector = torch.randn(batch_size, 100)
        fake_data = generator(latent_vector)
        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1)
        d_fake_output = discriminator(fake_data.detach())
        d_fake_loss = d_loss_fn(d_fake_output, fake_labels)
 
        d_loss = d_real_loss + d_fake_loss
        d_loss.backward()
        d_optimizer.step()
 
    # قم بتدريب المُنشئ
    g_optimizer.zero_grad()
    latent_vector = torch.randn(batch_size, 100)
    fake_data = generator(latent_vector)
    fake_labels = torch.ones(batch_size, 1)
    g_output = discriminator(fake_data)
    g_loss = g_loss_fn(g_output, fake_labels)
    g_loss.backward()
    g_optimizer.step()

في هذا المثال ، تتناوب حلقة التدريب بين تدريب الفاحص والمُنشئ. يتم تدريب الفاحص لتصنيف البيانات الحقيقية والمُنشأة بشكل صحيح ، بينما يتم تدريب المُنشئ لإنتاج بيانات يمكن أن تخدع الفاحص.

استنتاج

في هذا البرنامج التعليمي ، تمت مراجعة ثلاثة هياكل مهمة للتعلم العميق: شبكات العصب الراكز (CNNs) ، وشبكات العصب التكرارية (RNNs) ، وشبكات "غانيرايتيف آدفرساريال" (GANs). لقد ناقشنا المفاهيم الرئيسية والهياكل وتفاصيل التنفيذ لكل هيكل ، بالإضافة إلى أمثلة الشفرة ذات الصلة في PyTorch.

شبكات العصب الراكز هي أدوات قوية لمعالجة وتحليل بيانات الصور ، بقدرتها على استخراج وتعلم الميزات تلقائيًا من الإدخال. من ناحية أخرى ، يعتبر العصب الشبكي التكراري مناسبًا تمامًا لمعالجة البيانات التسلسلية ، مثل النص أو سلاسل الزمن ، من خلال استغلال "الذاكرة" الخاصة به لالتقاط السياق. أخيرًا ، GANs نوع فريد من نموذج التعلم العميق يمكن استخدامه لتوليد بيانات جديدة ، مثل الصور أو النص ، عن طريق تدريب شبكاتين بنهج آدفرساريال.

هذه الهياكل المتقدمة للتعلم العميق ، جنبًا إلى جنب مع العديد من الهياكل الأخرى ، قد غيروا مجال الذكاء الاصطناعي ووجدوا تطبيقات عديدة في مجالات مختلفة ، بما في ذلك رؤية الحواسيب ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام وتوليد الصور. وبمجرد أن يستمر حقل التعلم العميق في التطور ، فإنه من الضروري أن تبقى على اطلاع بآخر التطورات واستكشاف الإمكانات الكبيرة لهذه التقنيات القوية في مشاريعك الخاصة.