AI & GPU
چگونگی انتخاب آسانترین GPU برای بارکاری های هوش مصنوعی

چگونگی انتخاب آسانترین GPU برای بارکاری های هوش مصنوعی

I. مقدمه ای بر GPU ها برای هوش مصنوعی

A. اهمیت GPU ها در یادگیری عمیق

واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) یک مؤلفه اساسی در حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی شده اند. معماری بسیار موازی GPU ها که در ابتدا برای رندرینگ گرافیک کارآمد طراحی شده بود، برای وظایف همگام سازی شدید مرتبط با یادگیری عمیق نظیر عملیات ماتریسی، کانولوشن و سایر محاسبات مبتنی بر تانسور عملکرد بسیار بهتری از خود نشان داده است.

مقایسه شده با واحدهای پردازش مرکزی (CPU ها) سرعت بالاتر انجام این عملیات توسط GPU ها، منجر به بهبود قابل توجهی در آموزش و استنتاج مدل های یادگیری عمیق می شود. این سرعت بالا برای توسعه مدل های پیچیده، بررسی مجموعه داده های بزرگ و استقرار سیستم های هوش مصنوعی در برنامه های زمان واقعی بسیار حائز اهمیت است.

B. مزایای GPU نسبت به CPU برای وظایف هوش مصنوعی / یادگیری ماشین

مزایای اصلی استفاده از GPU نسبت به CPU برای وظایف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین عبارتند از:

  1. قابلیت های پردازش همزمان: GPU ها با معماری بسیار موازی طراحی شده اند و شامل هزاران هسته کوچک و کارآمدتر نسبت به کره های قدرتمند تر و کمتری موجود در CPU ها می باشند. قدرت پردازشی همزمان این GPU ها عملکرد بسیار بهتری در محاسبات قابل همزمانی مورد نیاز در یادگیری عمیق، مانند ضرب ماتریسی و کانولوشن، را فراهم می آورد.

  2. پهنای باند حافظه بالاتر: GPU ها به حافظه اختصاصی با سرعت بالا، شناخته شده به عنوان حافظه دسترسی تصادفی ویدیویی (VRAM) تجهیز شده اند که پهنای باند حافظه به میزان قابل توجهی بیشتری نسبت به حافظه سیستم استفاده شده توسط CPU ها فراهم می کند. دسترسی بهتر به حافظه بسیاری از داده ها و نتایج میانی در بارکاری های یادگیری عمیق بسیار مهم است.

  3. شتاب عملیات تانسور: GPU های مدرن مانند Tensor Cores NVIDIA و Matrix Cores AMD با واحدهای سخت افزاری ویژه طراحی شده اند که می توانند عملیات مبتنی بر تانسور را شتاب دهند که برای الگوریتم های مختلف یادگیری عمیق بسیار اساسی هستند. بهینه سازی از سطح سخت افزار می تواند به بهبود در عملکرد این نوع محاسبات منجر شود.

  4. کارآیی انرژی: با معماری موازی و سخت افزار ویژه شان، GPU ها به طور معمول می توانند عملکرد بهتری در هر وات نسبت به CPU ها برای وظایف هوش مصنوعی / یادگیری ماشین داشته باشند. این امر باعث می شود که آنها بخصوص برای محیط های محدود به نیرو مانند دستگاه های لبه شهر و سیستم های تعبیه شده بسیار مناسب باشند.

  5. بستر و پشتیبانی نرم افزاری: جوامع یادگیری عمیق و هوش مصنوعی پردازش موازی را به صورت گسترده و بهینه سازی و ادغام کرده اند در نتیجه از محاسبه سریع GPU پشتیبانی می کنند. این بستر نرم افزاری و مجموعه ابزارهای قدرتمند نرم افزار به بهبود مزایای استفاده از GPU ها برای این بارکاری ها کمک می کند.

این مزایا باعث شده است که GPU ها به عنوان یک مؤلفه بی نظیر در حوزه یادگیری عمیق تبدیل شوند و به محققان و توسعه دهندگان این امکان را می دهند تا مدل های بزرگتر و پیچیده تری را آموزش دهند، توسعه برنامه های هوش مصنوعی را شتاب دهند و آنها را در صحنه های واقعی با بهبود عملکرد و کارایی استقرار کنند.

II. درک معماری GPU

A. اجزا GPU و نقش آنها

1. واحد پردازش گرافیکی (GPU)

GPU عضو هسته اصلی یک کارت گرافیک است و مسئول پردازش موازی گرافیک و وظایف محاسباتی است. آن شامل تعداد زیادی هسته کوچک و کارآمدتر است که می توانند به طور همزمان چندین نخ را اجرا کنند و به GPU امکان می دهند در عملیات های همگام سازی بالا کارآیی بسیار بالایی داشته باشد که در یادگیری عمیق نیز بسیار مفید است.

2. حافظه (VRAM)

GPU ها با حافظه اختصاصی و سرعت بالا به عنوان حافظه دسترسی تصادفی ویدیویی (VRAM) تجهیز شده اند. این حافظه برای نیازهای با پهنای باند بالای گرافیک و وظایف محاسباتی بهبود سرعت دسترسی بسیار بیشتری را نسبت به حافظه سیستمی که توسط CPU استفاده می شود ارائه می دهد.

3. رابط اتصال (PCI-E)

رابط اتصال، به طور معمول یک شکاف رابط اتصال ترکیبی دستگاه های جانبی بین اتصال GPU و مادربرد و بقیه سیستم کامپیوتری است. رابط PCI-E امکان انتقال داده های با سرعت بالا بین GPU و CPU را فراهم می کند، و همچنین دسترسی به حافظه سیستم.

4. تامین برق

GPU ها، به ویژه مدل های با عملکرد بالا، نیاز به مقدار قابل توجهی برق برای عملکرد نیازمند دارند. تامین برق، به صورت یکپارچه در کارت گرافیک و یا توسط تامین برق سیستم، اطمینان می حاصل می کند که GPU و اجزای مرتبط آن برق لازم را دریافت کنند.

B. مقایسه معماری GPU و CPU

1. SIMD (دستور تک، داده چندگانه) در مقابل MIMD (دستور چند، داده چندگانه)

CPU ها با معماری MIMD (دستور چند، داده چندگانه) طراحی شده اند، جایی که هر هسته می تواند به طور همزمان دستورات مختلف را بر روی داده های مختلف اجرا کند. به عنوان مقابله، GPU ها مدل SIMD (دستور تک، داده چندگانه) را دنبال می کنند، جایی که یک دستور تنها بر روی چندین عضو داده به صورت همزمان اجرا می شود.

2. قابلیت های پردازش همزمان

معماری SIMD GPU ها با تعداد زیادی هسته آنها، به پردازش همزمان بسیار کارآمد دستور یکسان روی عناصر چندگانه داده اجازه می دهد. این نقطه به ویژه برای نوع عملیات هایی که در یادگیری عمیق معمول هستند نظیر ضرب ماتریسی و کانولوشن مفید است.

3. دسترسی و پهنای باند حافظه

GPU ها با تمرکز بر دسترسی با پهنای باند بالا به حافظه طراحی شده اند، با VRAM اختصاصی که سرعت دسترسی به حافظه را به طور قابل توجهی بیشتر از حافظه سیستمی استفاده شده توسط CPU ها ارائه می دهد. این معماری حافظه برای مقادیر بالایی از داده و نتایج میانی در بارکاری های یادگیری عمیق اساسی است.

III. مشخصات و معیارهای GPU

A. قدرت محاسباتی

1. FLOPS (عملیات اعشاری-نقطه شناور در ثانیه)

FLOPS یک معیار رایج برای اندازه گیری قدرت محاسباتی خام یک GPU است. این عدد نمایانگر تعداد عملیات اعشاری-نقطه شناوری است که GPU می تواند در ثانیه انجام دهد که یکی از عوامل مهم در عملکرد مدل های یادگیری عمیق است.

2. FLOPS تانسور (برای بارکاری های هوش مصنوعی / یادگیری ماشین)

علاوه بر معیار FLOPS استاندارد، GPU های مدرن اغلب یک معیار "FLOPS تانسور" ویژه را ارائه می دهند، که عملکرد عملیات مبتنی بر تانسور را که برای بارکاری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بسیار حائز اهمیت است اندازه می گیرد. این معیار ناشی از شتاب سخت افزارهای ویژه مانند Tensor Cores NVIDIA و Matrix Cores AMD است.

B. حافظه

1. ظرفیت VRAM

میزان VRAM موجود در یک GPU توجه مهمی است، زیرا مدل های یادگیری عمیق ممکن است نیاز به مقادیر بزرگی از حافظه برای ذخیره پارامترهای مدل، اکتیویشن ها و نتایج میانی در طول آموزش و استنتاج داشته باشند.

2. پهنای باند حافظه

پهنای باند حافظه یک GPU که به گیگابایت در ثانیه اندازه گیری می شود، نرخ انتقال داده ها به واحد VRAM و از آن تعیین می کند. این یک عامل بحرانی برای عملکرد بارکاری های یادگیری عمیق است که اغلب دارای شروع و قطع حجم بالایی از جابه جایی داده ها هستند.

C. سایر مشخصات مهم

1. معماری GPU (مانند NVIDIA Ampere، AMD RDNA)

معماری GPU سازنده مانند Ampere NVIDIA یا RDNA AMD می تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد و قابلیت های GPU در وظایف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین داشته باشد. هر معماری ویژگی های سخت افزاری جدید و بهینه سازی هایی را معرفی می کند که می توانند تأثیری در مناسب بودن GPU برای بارکاری های مختلف داشته باشد.

2. هسته های تانسور / واحدهای پردازش تانسور (TPU ها)

واحدهای سخت افزاری ویژه نظیر Tensor Cores NVIDIA و Matrix Cores AMD برای شتاب دادن عملیات مبتنی بر تانسور که به طور معمول در الگوریتم های یادگیری عمیق استفاده می شوند، طراحی شده اند. تعداد و قابلیت های این واحدها می توانند عملکرد GPU را به طرز چشمگیری در وظایف AI / ML تحت الشعاع قرار دهند.

3. مصرف برق و قدرت طراحی حرارتی (TDP)

مصرف برق و قدرت طراحی حرارتی (TDP) یک GPU عوامل مهمی هستند، به خصوص برای برنامه های با محدودیت های برق و سرما کاهش یافته مانند دستگاه های لبه شهر یا مراکز داده. GPU های با کارایی انرژی پسند می توانند برای استفاده در بودجه های محدود بودن قدرت یا قابلیت های سرمایشی حیاتی باشند.

IV. بهترین GPU ها برای یادگیری عمیق / هوش مصنوعی

A. GPU های NVIDIA

1. معماری NVIDIA Ampere (سری RTX 30)

  • RTX 3090، RTX 3080، RTX 3070
  • هسته های تانسور، ردیابی تشعشع و DLSS

معماری NVIDIA Ampere که توسط GPU های سری RTX 30 نماینده شده است، جدیدترین نسل از GPU های مصرف کننده و حرفه ای آنهاست. این GPU ها ویژگی های بهبود یافته در عملکرد AI / ML را با تانسورهای بهبود یافته، بهبود پهنای باند حافظه و پشتیبانی از ویژگی های پیشرفته مانند ردیابی تشعشع و DLSS (Super Sampling یادگیری عمیق) دارند.

2. معماری NVIDIA Volta (Titan V، Tesla V100)

  • تمرکز بر بارکاری های AI / ML
  • هسته های تانسور برای شتاب عملیات ماتریسی

معماری NVIDIA Volta که توسط GPU های Titan V و Tesla V100 نمایانگر است، به طور خاص برای بارکاری های AI و ML طراحی شده است. این GPU ها هسته های تانسور را معرفی کرده اند که عملیات ماتریسی سخت افزاری را که برای الگوریتم های یادگیری عمیق ضروری است، فراهم می کنند.

3. معماری NVIDIA Turing (سری RTX 20)

  • RTX 2080 Ti، RTX 2080، RTX 2070
  • ردیابی تشعشع و ویژگی های مبتنی بر هوش مصنوعی

معماری NVIDIA Turing که توسط سری RTX 20 نماینده شده است، پیشرفت های قابل توجهی را در قابلیت های بازی و AI / ML به ارمغان آورد. این GPU ها ویژگی هایی مانند ردیابی تشعشع و بهبود عملکرد برای بارکاری های یادگیری عمیق را معرفی کردند.

B. GPU های AMD

1. معماری AMD RDNA 2 (سری RX 6000)

  • RX 6800 XT، RX 6800، RX 6900 XT
  • عملکرد رقابتی برای بارکاری های AI / ML

معماری AMD RDNA 2 که قدرت سری RX 6000 GPU ها را تأمین می کند، عملکرد قابل توجهی برای بارکاری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه داده است و به عرضه محصولات NVIDIA در این زمینه رقابت قوی ایجاد کرده است.

2. معماری AMD Vega (Radeon Vega 64، Radeon Vega 56)

  • هدفمند برای بازی و بارکاری های AI / ML

(Note: code not translated)# معماری AMD Vega، که توسط Radeon Vega 64 و Radeon Vega 56 GPU نمایش داده می شود ، برای پشتیبانی همزمان از بازی و بارکارهای هوش مصنوعی / یادگیری ماشینی طراحی شده است و یک رویکرد متوازن را به عملکرد و قابلیت ها ارائه می دهد.

C. مقایسه GPU های NVIDIA و AMD

1. معیارهای عملکرد برای وظایف هوش مصنوعی / یادگیری ماشین

هنگام مقایسه GPU های NVIDIA و AMD برای وظایف هوش مصنوعی / یادگیری ماشین ، مهم است که معیارهای عملکرد و سناریوهای استفاده واقعی را در نظر بگیریم. هر فروشنده قویت و ضعف خود را دارد و انتخاب اغلب به ویژگی های خاص بارکاری یادگیری عمیق وابسته است.

2. کارآیی برق و محدودیت های حرارتی

کارآیی برق و مدیریت حرارتی عوامل بحرانی اند ، به ویژه برای پیاده سازی در مراکز داده یا دستگاه های لبه. NVIDIA و AMD هر دو تلاش کرده اند تا کارآیی برق و خصوصیات حرارتی معماری های جدیدتر GPU خود را بهبود بخشند.

3. جامعه نرم افزار و پشتیبانی

جامعه نرم افزار و پشتیبانی از چارچوب ها و ابزارهای یادگیری عمیق یک دیدگاه مهم است هنگام انتخاب بین GPU های NVIDIA و AMD است. پلت فرم CUDA از NVIDIA یک جامعه بالغ و گسترده تر دارد ، در حالی که ROCm از AMD برای پشتیبانی از منبع باز و چند پلت فرم گزینه ای رشد می کند.

V. عواملی که باید در نظر گرفته شوند هنگام انتخاب GPU برای هوش مصنوعی

A. بارکاری هدف و برنامه

1. پردازش تصویر / ویدیو

2. پردازش زبان طبیعی (NLP)

3. یادگیری تقویتی

4. مدل های تولیدی (GANs، VAEs)

انتخاب GPU باید توسط بارکاری هدف و نیازهای برنامه مشخص شود. وظایف یادگیری عمیق مختلف می توانند از قابلیت ها و بهینه سازی های منحصر به فرد معماری های مختلف GPU بهره ببرند.

B. الزامات عملکرد

1. سرعت استنتاج

2. ظرفیت آموزش

بسته به اینکه تمرکز بر روی استنتاج سریع و یا آموزش کارآمد است ، انتخاب GPU باید برای برآورده کردن الزامات عملکرد مورد نظر مورد تنظیم قرار گیرد.

C. محدودیت های برق و حرارت

1. مراکز داده در مقابل دستگاه های لبه / تعبیه شده

2. راه حل های خنک کننده

مصرف برق و مدیریت حرارتی عوامل بحرانی هستند ، به ویژه برای پیاده سازی در محیط های محدود مانند مراکز داده یا دستگاه های لبه. انتخاب GPU باید با بودجه برق موجود و قابلیت های خنک کنندگی هماهنگ شود.

D. نرم افزار و اکوسیستم پشتیبانی

1. CUDA در مقابل ROCm (AMD)

2. چارچوب های یادگیری عمیق (TensorFlow، PyTorch و غیره)

3. مدل های پیش آموزش شده و یادگیری انتقالی

اکوسیستم نرم افزاری ، از جمله دسترسی به پشتیبانی CUDA یا ROCm ، و همچنین ادغام با چارچوب های یادگیری عمیق معروف و دسترسی به مدل های پیش آموزش شده ، می تواند بر سرعت توسعه و پیاده سازی برنامه های هوش مصنوعی / یادگیری ماشینی تأثیر چشمگیری داشته باشد.

شبکه های عصبی کانولوشنالی (CNN)

شبکه های عصبی کانولوشنالی (CNN) نوعی معماری یادگیری عمیق هستند که برای پردازش و تجزیه داده های تصویری بسیار مناسب هستند. بر خلاف شبکه های عصبی سنتی که بر روی ورودی صاف و یک بعدی عمل می کنند ، CNN ها برای بهره برداری از روابط فضایی و محلی در یک تصویر طراحی شده اند.

مؤلفه های کلیدی یک معماری CNN عبارتند از:

  1. لایه های کانولوشنال: این لایه ها مجموعه ای از فیلترهای قابل فراگیری (یا هسته ها) را روی تصویر ورودی اعمال می کنند و ویژگی ها و الگوهای مهم را استخراج می کنند. فیلترها در طول و عرض ورودی تاثیر می گذارند و یک نقشه ویژگی تولید می کنند که روابط فضایی را در داده ها ثبت می کند.

  2. لایه های پولینگ: این لایه ها عملیاتی را بر روی داده های ورودی انجام می دهند ، اندازه بعدی فضایی نقشه های ویژگی را کاهش می دهند و در عین حفظ ویژگی های مهم کمک می کنند. این کمک به کاهش تعداد پارامترها و پیچیدگی محاسباتی مدل می کند.

  3. لایه های کاملا متصل: این لایه ها شباهتی با لایه های پنهان در یک شبکه عصبی سنتی دارند و برای انجام پیش بینی ها یا طبقه بندی نهایی بر اساس ویژگی های استخراج شده استفاده می شوند.

در ادامه یک مثال از ساخت یک مدل ساده CNN با استفاده از کتابخانه های TensorFlow و Keras آورده شده است:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# تعریف مدل CNN
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# کامپایل کردن مدل
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

در این مثال مدل CNN را با سه لایه کانولوشنالی تعریف می کنیم ، هر کدام دارای یک لایه max-pooling است. لایه های نهایی شامل یک عملیات flat شدن و دو لایه متصل به صورت کامل هستند ، یکی با 64 واحد و یک فعال سازی ReLU و لایه خروجی با 10 واحد و فعال سازی softmax (برای مسئله طبقه بندی 10 کلاسه) است.

سپس مدل را با استفاده از بهینه ساز Adam و تابع خطای تقاطع گسترده که معمولاً برای وظایف طبقه بندی چند کلاسه استفاده می شود ، کامپایل می کنیم.

شبکه های عصبی مکرر (RNNs)

شبکه های عصبی مکرر (RNNs) نوعی معماری یادگیری عمیق هستند که برای پردازش داده های متوالی مانند متن ، گفتار یا سری زمانی مناسب هستند. بر خلاف شبکه های عصبی فروارد ، که ورودی ها را به طور مستقل پردازش می کنند ، RNN ها علاوه بر اینکه این قابلیت را دارند که "حافظه" ای از ورودی های قبلی نگه دارند ، جریان اطلاعات را از یک مرحله زمانی به مرحله بعدی کنترل کنند.

مؤلفه های کلیدی یک معماری RNN عبارتند از:

  1. لایه های مکرر: این لایه ها دنباله ورودی را در طول زمان پردازش می کنند و یک حالت مخفی را که از گام زمانی قبلی به گام بعدی منتقل می شود را حفظ می کنند. این امکان مدل را برای یادگیری الگوها و وابستگی های درون دنباله توانایی می دهد.

  2. توابع فعال سازی: RNN ها به طور معمول از توابع فعال سازی مانند tanh یا ReLU برای معرفی غیر خطیت و کنترل جریان اطلاعات از طریق شبکه استفاده می کنند.

  3. لایه های خروجی: لایه های نهایی مدل RNN برای انجام پیش بینی های مورد نظر یا تولید خروجی بر اساس نشانه های یادگیری شده استفاده می شوند.

در ادامه یک مثال از ساخت یک مدل ساده RNN با استفاده از TensorFlow و Keras آورده شده است:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
 
# تعریف مدل RNN
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# کامپایل کردن مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

در این مثال مدل RNN را با یک لایه SimpleRNN با 64 واحد تعریف می کنیم. شکل ورودی به (None، 10) تنظیم شده است که به این معنی است که مدل می تواند دنباله هایی با طول دلخواه را با هر عنصر ورودی به طول 10 بپذیرد.

لایه نهایی یک لایه dense با یک واحد و یک فعال سازی sigmoid است که برای مسائل طبقه بندی دودویی می تواند استفاده شود.

سپس مدل را با استفاده از بهینه ساز Adam و تابع خطای همبستگی متقاطع دودویی ، که معمولاً برای مسائل طبقه بندی دودویی استفاده می شود ، کامپایل می کنیم.

حافظه طولانی مدت (LSTM) و واحد های مکرر دروازه (GRUs)

اگرچه RNN های پایه می توانند برای برخی از وظایف موثر باشند ، ممکن است با مشکلاتی مانند محو شدن یا بالا آمدن گرادیان ها مواجه شوند که باعث می شود آموزش آنها به طرز مؤثری مشکل شود. برای مقابله با این چالش ها ، معماری های RNN پیشرفته تری توسعه داده شده اند ، مانند حافظه طولانی مدت (LSTMs) و واحدهای مکرر دروازه (GRUs).

حافظه طولانی مدت (LSTMs) یک نوع RNN هستند که از ساختار سلولی پیچیده تری استفاده می کنند تا وابستگی های دراز مدت در داده را بهتر ثبت کنند. LSTMs مفهوم "دروازه ها" را معرفی می کنند که بر روی فرایند جریان اطلاعات به ورودی و خروجی از وضعیت سلول کنترل داشته و مدل را قادر می سازد اطلاعات را به صورت نیاز انتخابی به خاطر بسپارد و یا فراموش کند.

واحدهای مکرر دروازه (GRUs) یک نوع مشابه از RNN پیشرفته هستند که همچنین از مکانیزم های دروازه ای برای کنترل جریان اطلاعات استفاده می کنند. GRUs ساختاری ساده تر از LSTMs دارند که باعث می شود آموزش آنها سریعتر و کمتر تمایل به بیشبرازش شدن شود.

در ادامه مثالی از ساخت یک مدل LSTM با استفاده از TensorFlow و Keras آورده شده است:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# تعریف مدل LSTM
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# کامپایل کردن مدل
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

در این مثال مدل LSTM را با 64 واحد تعریف می کنیم. شکل ورودی به (None، 10) تنظیم شده است که به این معنی است که مدل می تواند دنباله هایی با طول دلخواه را با هر عنصر ورودی به طول 10 بپذیرد.

لایه نهایی یک لایه dense با یک واحد و یک فعال سازی sigmoid است که برای مسائل طبقه بندی دودویی می تواند استفاده شود.

سپس مدل را با استفاده از بهینه ساز Adam و تابع خطای همبستگی متقاطع دودویی که معمولاً برای مسائل طبقه بندی دودویی استفاده می شود کامپایل می کنیم.

یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی یک تکنیک قدرتمند در یادگیری عمیق است که شامل استفاده از یک مدل پیش آموزش دیده به عنوان نقطه شروع برای یک وظیفه جدید است ، به جای آموزش مجدد یک مدل از ابتدا. این به ویژه مفید است وقتی مقدار داده محدود برای مسئله خاص خود دارید ، زیرا به شما امکان می دهد ویژگی ها و نمایش های یادگیری شده توسط مدل پیش آموزش دیده را بهره بگیرید.

یک رویکرد معمول در یادگیری انتقالی استفاده از یک مدل پیش آموزش دیده به عنوان استخراج کننده ویژگی است ، در این روش لایه طبقه بندی نهایی را حذف می کنید و فعالیت های از لایه های اولیه به عنوان ورودی به یک مدل جدید استفاده می کنید. سپس مدل جدید را می توان بر روی وظیفه خاص خود آموزش داد ، اغلب با یک مجموعه داده کوچکتر و تعداد بیشتری از چرخه های آموزش.

در ادامه مثالی از استفاده از یادگیری انتقالی با استفاده از یک مدل پیش آموزش دیده VGG16 برای طبقه بندی تصاویر آمده است:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
# بارگیری مدل VGG16 پیش آموزش داده شده (بدون لایه بالا)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# لایه‌های مدل پایه را منجمد کنید
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# لایه‌های جدید را بر روی مدل پایه اضافه کنید
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# مدل نهایی را تعریف کنید
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
 
# مدل را کامپایل کنید
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

در این مثال، ابتدا مدل VGG16 پیش آموزش داده شده را بارگیری می‌کنیم و لایه طبقه‌بندی نهایی را حذف می‌کنیم. سپس لایه‌های مدل پایه را منجمد می‌کنیم، که به این معنی است که وزن‌های آنها در طول آموزش به‌روزرسانی نمی‌شوند.

سپس، لایه‌های جدیدی را بر روی مدل پایه اضافه می‌کنیم، از جمله یک لایه هموار سازی (Flatten)، یک لایه کاملاً متصل با ۱۲۸ واحد و فعال‌سازی ReLU و یک لایه کاملاً متصل نهایی با ۱۰ واحد و فعال‌سازی softmax (برای یک مسئله ی دسته‌بندی ۱۰ کلاسه).

در نهایت، مدل نهایی را تعریف کرده و با استفاده از به‌روزرسانی وزن‌های لایه‌های جدید و بهره‌برداری از نمونه‌های برچسب‌دار کوچک، مدل را کامپایل می‌کنیم با بهینه‌ساز adam و تابع هزینه categorical cross-entropy.

این روش به ما امکان استفاده از نمایش‌ها و ویژگی‌هایی که مدل VGG16 پیش آموزش داده شده فراگرفته است را می‌دهد، که این مدل بر روی مجموعه‌داده بزرگی (ImageNet) آموزش داده شده است، و با استفاده از یک مجموعه‌داده کوچک‌تر، مدل را برای وظیفه دسته‌بندی خاص خود بهینه‌سازی کنیم.

نتیجه‌گیری

در این آموزش، به چندین معماری و تکنیک کلیدی یادگیری عمیق پرداختیم، از جمله شبکه‌های عصبی وابسته به فیلتر (CNN)، شبکه‌های عصبی مکرر (RNN)، حافظه کوتاه مدت بازدهنده (LSTM)، و واحدهای عصبی مکرر با دروازه‌ها (GRU) و یادگیری انتقالی.

شبکه‌های عصبی وابسته به فیلتر به خوبی برای پردازش و تحلیل داده‌های تصویری مناسب هستند، به لطف توانایی آنها در درک روابط فضایی و محلی در ورودی. به طور مقابل، شبکه‌های عصبی مکرر به منظور کنترل داده‌های متوالی مانند متن یا سری‌های زمانی طراحی شده‌اند، با نگه‌داشتن "حافظه" ورودی‌های گذشته.

برای حل چالش‌هایی که شبکه‌های عصبی مکرر ساده با آن روبرو هستند، معماری‌های پیشرفته‌تری مانند LSTM و GRU توسعه داده شده‌اند، که از مکانیزم‌های دروازه‌ای استفاده می‌کنند تا جریان اطلاعات را بهتر کنترل کنند و وابستگی‌های بلندمدت را کشف کنند.

در نهایت، مفهوم یادگیری انتقالی را بررسی کرده‌ایم، که به ما امکان می‌دهد از ویژگی‌ها و نمایش‌هایی که مدل‌های پیش آموزش داده شده فراگرفته‌اند استفاده کنیم تا وظایف جدید را همچنان با داده کم حل کنیم.

هنگامی که در مسیر یادگیری عمیق خود پیش می‌روید، شما را تشویق می‌کنم تکنیک‌های مختلف را تجربه کرده، معماری‌ها و برنامه‌های مختلف را بررسی کنید و دانش خود را پیوسته گسترش دهید. زمینه یادگیری عمیق به سرعت در حال تحول است و فرصت‌های بیشماری برای به مرزهای ممکن است را فراهم می‌کند.

نحوه‌ی متوجه شدن آسان کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی برای مبتدیانراهنمای انتخاب بهترین GPU NVIDIA برای یادگیری عمیق