شبکه عصبی عمیق

اگر دانش قبلی در مورد شبکه های عصبی وجود نداشته باشد، تعریف یادگیری عمیق ممکن است کمی گیج کننده باشد. یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است که داده ها را از طریق معماری شبکه عصبی الهام گرفته از زیست شناسی اجرا می کند. شبکه های عصبی مجموعه ای از الگوریتم ها هستند که مدل آن ها از مغز انسان الهام گرفته شده است. شبکه های عصبی عمیق برای شناسایی و تمایز بین الگوها طراحی شده اند. آن ها داده های حسی را از طریق نوعی درک ماشین، برچسب گذاری یا خوشه بندی ورودی خام تفسیر می کنند. الگوهایی که آن ها تشخیص می دهند، عددی است و در بردارها موجود است، داده هایی مانند تصاوی ، صدا یا متن باید به آن ها ترجمه شود. شبکه های عصبی شامل تعدادی لایه پنهان است که داده ها از طریق آن ها پردازش می شوند و به این ماشین اجازه می دهد تا “عمیق” در یادگیری خود، ایجاد اتصالات و ورودی وزنی برای بهترین نتایج را ارئه دهند. اصطلاح عمیق به تعداد لایه های پروژه شبکه عصبی اشاره دارد. در حالی که شبکه های عصبی عمیق می توانند تا حدود دویست لایه داشته باشند، شبکه های عصبی سنتی فقط دارای چند لایه هستند، معمولا حدود سه لایه.

بیشتر روش های یادگیری عمیق از معماری پروژه های شبکه عصبی استفاده می کنند، به همین دلیل است که اغلب از آن به عنوان شبکه های عصبی عمیق یاد می شود. مدل های یادگیری عمیق با تغذیه مقدار زیادی از داده های دارای برچسب و معماری شبکه عصبی به آن ها آموزش داده می شود که بدون نیاز به ورودی دستی ناظر، ویژگی ها را مستقیما از داده ها یاد می گیرند. در شبکه های یادگیری عمیق، هر لایه از گره ها بر اساس خروجی لایه قبلی، یک مجموعه مشخص از ویژگی ها را می آموزد. هرچه بیشتر به سمت شبکه عصبی پیش برویم، گره ها می توانند ویژگی های پیچیده تری را تشخیص دهند، زیرا آن ها ویژگی های لایه قبلی را جمع و ترکیب می کنند. این مسئله به عنوان سلسله مراتب ویژگی شناخته می شود که سلسله مراتبی از افزایش پیچیدگی با هر لایه است[۱].

شبکه های عصبی بازگشتی یا RNN، دسته ای از شبکه های عصبی مصنوعی هستند که می توانند توالی ورودی ها را در یادگیری عمیق پردازش کرده و ضمن پردازش توالی بعدی ورودی ها، حالت خود را حفظ کنند. شبکه های عصبی سنتی یک ورودی را پردازش می کنند و بدون توجه به توالی آن، به ورودی بعدی می روند. داده هایی مانند سری های زمانی دارای ترتیب ترتیبی هستند که برای درک آن ها باید دنبال شوند. شبکه های پیش خور سنتی نمی توانند این مسئله را درک کنند، زیرا فرض بر این است که هر ورودی مستقل از یکدیگر است، در حالی که در تنظیم یک سری زمانی هر ورودی به ورودی قبلی وابسته است[۲] . در شکل (۱) مشاهده می شود که پروژه شبکه عصبی (حالت پنهان) یک می گیرد و یک مقدار از آن خارج می شود. این حلقه نحوه انتقال اطلاعات از یک مرحله به مرحله دیگر را نشان می دهد. ورودی ها حروف منفرد “JAZZ” هستند و هر یک به همان ترتیب نوشته شده به شبکه منتقل می شوند (یعنی به ترتیب).

شکل (۱) مثالی برای ساختار پروژه شبکه عصبی عمیق بازگشتی [۲]

یادگیری عمیق در کنار عصر دیجیتال پیشرفت کرده است که منجر به افزایش گسترده داده ها در همه انواع آن شده است. این داده ها، همچنین به عنوان داده های بزرگ شناخته می شوند، از منابعی مانند رسانه های اجتماعی، موتورهای جستجوی اینترنتی، وب سایت های تجارت الکترونیک و غیره تولید می شوند. با این حال، این داده‌ها معمولاً بدون ساختار تولید می‌شوند و به دلیل مقدار زیاد آن، مرتب‌سازی و تجزیه و تحلیل همه آن‌ها ممکن است سال‌ها طول بکشد. اینجاست که یادگیری عمیق و یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) وارد عمل می شوند. یادگیری عمیق بخشی از خانواده گسترده‌تری از روش‌های یادگیری ماشینی مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. مانند ماشین لرنینگ، یادگیری عمیق می تواند تحت نظارت، نیمه نظارت و بدون نظارت باشد. معماری‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های باور عمیق، شبکه‌های عصبی مکرر، شبکه‌های عصبی عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشن در زمینه‌های مختلفی مانند فیلتر شبکه‌های اجتماعی، بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی به کار گرفته شده‌اند.

ماشین لرنینگ رایج ترین تکنیک در هوش مصنوعی است. با توجه به آنچه در مقاله قبلی توضیح دادیم، یادگیری ماشین یک الگوریتم خود تطبیقی است که به طور مداوم از طریق تجزیه و تحلیل مستمر الگوها و اطلاعات جدید بهبود می یابد. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است.بیایید عمیق‌تر به تعریف یادگیری عمیق بپردازیم و درک بهتری از اینکه چرا به زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین تبدیل شده است به دست آوریم.

یادگیری عمیق چیست؟

«هوش مصنوعی مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و هوش برای تقلید از هوش انسان است. یادگیری ماشینی یکی از آنهاست و یادگیری عمیق یکی از تکنیک های یادگیری ماشینی است.” – فرانک چن

یادگیری عمیق یک عملکرد هوش مصنوعی است که هدف آن تقلید از توانایی مغز انسان برای پردازش داده ها و تشخیص الگوهای تصمیم گیری است. یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین در هوش مصنوعی است که از شبکه‌هایی استفاده می‌کند که قادر به یادگیری از داده‌های بدون ساختار یا بدون برچسب به شیوه‌ای بدون نظارت هستند.

در پایان نامه های یادگیری عمیق از سطح سلسله مراتبی شبکه های عصبی مصنوعی برای انجام فرآیند یادگیری ماشین استفاده می شود. در حالی که در شبکه های سنتی، تحلیل‌ها با داده‌ها به صورت خطی ساخته می‌شوند، اما ماشین‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به روشی غیرخطی با استفاده از یک تابع سلسله مراتبی پردازش کنند. مدل‌های رایانه‌ای یاد می‌گیرند که وظایف خاصی مانند شناسایی اشیاء از پیش تعیین‌شده در تصاویر، متن یا صدا را انجام دهند. یادگیری عمیق می تواند دقت بسیار بالایی داشته باشد، گاهی اوقات از سطح انسانی فراتر می رود. الگوریتم‌های یادگیری عمیق با استفاده از مجموعه بزرگی از داده‌های برچسب‌گذاری شده و معماری‌های پروژه شبکه عصبی که حاوی چندین لایه هستند، آموزش داده می‌شوند. خودروهای خودران پرکاربردترین کاربرد یادگیری عمیق هستند. محققان خودرو از یادگیری عمیق برای تشخیص خودکار اشیایی مانند چراغ‌های راهنمایی، عابران پیاده و علائم توقف استفاده می‌کنند. الگوریتم ها به طور مداوم اطلاعات جدید را جمع آوری می کنند و سیستم از داده های گذشته یاد می گیرد. از دیگر کاربردهای یادگیری عمیق می توان به تحقیقات پزشکی، اتوماسیون صنعتی، الکترونیک مصرفی، هوافضا و تحقیقات فضایی اشاره کرد. در های پروژه ، در اکثر پایان نامه های انجام شده و در حال انجام از روش یادگیری عمیق و ماشین لرنینگ به دلیل افزایش سرعت در محاسبات و کاهش پیچیدگی بهره میگیریم. جهت مشاوره انجام پایان نامه شبکه عصبی عمیق و کانولوشن با شماره تلفن زیر تماس حاصل فرمایید:

۰۹۳۰۲۱۱۴۸۹۵