رمزگشایی از دنیای پیچیده ی شبکه های عصبی: از صفر تا صد یادگیری عمیق

شبکه های عصبی از آن مفاهیمی هستند که هر روز بیشتر و بیشتر در دنیای فناوری حضور پررنگ تری پیدا می کنند. از سیستم های تشخیص چهره در گوشی های هوشمند تا ماشین های خودران این شبکه ها نقش اساسی در پیشرفت تکنولوژی ایفا می کنند. اما چطور این شبکه ها اینقدر باهوش عمل می کنند؟

فارس | فارسی

یادگیری عمیق (Deep Learning) در واقع زیرشاخه ای از یادگیری ماشین (Machine Learning) است که از شبکه های عصبی با لایه های متعدد برای حل مشکلات پیچیده استفاده می کند. در این مقاله قصد داریم با زبانی ساده و گام به گام به مبانی شبکه های عصبی و یادگیری عمیق بپردازیم و با مثال های کاربردی درک این مفاهیم را برای شما آسان تر کنیم.

فارس | فارسی

شبکه عصبی: الهام گرفته از مغز انسان

مغز انسان با میلیون ها نرون متصل به هم کار می کند. این نرون ها با انتقال سیگنال های الکتریکی با هم در ارتباط هستند. شبکه های عصبی نیز به همین صورت از گره هایی با نام نرون تشکیل شده اند که با هم در ارتباط هستند و اطلاعات را بین هم مبادله می کنند.

هر نرون در شبکه عصبی سه بخش اصلی دارد:

ورودی (Input): اطلاعات از نرون های قبلی دریافت می کند.
عملگر (Activation Function): اطلاعات دریافتی را پردازش می کند و خروجی ایجاد می کند.
خروجی (Output): اطلاعات پردازش شده را به نرون های بعدی ارسال می کند.

ساختار شبکه عصبی: لایه ها و اتصالات

شبکه های عصبی به صورت لایه های متعددی از نرون ها ترتیب داده می شوند. این لایه ها به صورت زنجیره ای به هم متصل هستند و اطلاعات از لایه اول به لایه بعدی منتقل می شود.

لایه های ورودی (Input Layer): اولین لایه در شبکه عصبی است که اطلاعات خام را دریافت می کند. مثلا در یک شبکه عصبی که برای تشخیص تصاویر استفاده می شود این لایه اطلاعات پیکسل های تصویر را دریافت می کند.

لایه های مخفی (Hidden Layer): لایه های بین لایه ورودی و لایه خروجی هستند که پردازش اصلی اطلاعات را انجام می دهند. تعداد لایه های مخفی و نرون های هر لایه بستگی به پیچیدگی مسئله دارد.

لایه خروجی (Output Layer): آخرین لایه در شبکه عصبی است که نتیجه نهایی را ارائه می دهد. مثلا در یک شبکه عصبی برای تشخیص تصاویر این لایه احتمال هر کلاس را اعلام می کند.

یادگیری در شبکه عصبی: تنظیم وزن و بایاس

شبکه های عصبی با تغییر وزن (Weight) و بایاس (Bias) اتصالات بین نرون ها خود را با اطلاعات جدید انطباق می دهند. وزن میزان تاثیر نرون قبلی بر نرون بعدی را مشخص می کند. بایاس یک مقدار ثابت است که به خروجی نرون اضافه می شود.

یادگیری در شبکه عصبی با الگوریتم های آموزش انجام می شود. این الگوریتم ها با استفاده از داده آموزشی (Training Data) وزن ها و بایاس ها را به صورت تکرار شده تغییر می دهند تا شبکه بهتر عمل کند.

الگوریتم های آموزش شبکه عصبی:

چند الگوریتم محبوب برای آموزش شبکه عصبی وجود دارد:

1. الگوریتم گرادیان نزولی (Gradient Descent): این الگوریتم با استفاده از تابع هزینه (Cost Function) خطای شبکه را محاسبه می کند و با تغییر وزن ها و بایاس ها در جهت کاهش خطا شبکه را آموزش می دهد.

2. الگوریتم انتشار عقب (Backpropagation): این الگوریتم از تابع هزینه برای محاسبه خطا استفاده می کند و با استفاده از زنجیره قوانین مشتق گیری خطا را به لایه های قبلی منتشر می کند و وزن ها و بایاس ها را تغییر می دهد.

انواع شبکه های عصبی:

شبکه های عصبی انواع مختلفی دارند که هر کدام برای کاربرد مخصوصی طراحی شده اند. از جمله انواع محبوب شبکه های عصبی می توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. شبکه های عصبی چند لایه پرセプト (Multilayer Perceptrons – MLP): از لایه های مخفی متعدد برای پردازش اطلاعات استفاده می کنند. این شبکه ها در حل مشکلات طبقه بندی و پیش بینی کاربرد دارند.

2. شبکه های عصبی چرخشی (Convolutional Neural Networks – CNN): از لایه های انحراف (Convolution) برای پردازش اطلاعات تصویری استفاده می کنند. این شبکه ها در تشخیص اشیا تشخیص چهره و پردازش زبان طبیعی کاربرد دارند.

3. شبکه های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN): اطلاعات را به صورت تکرار شده پردازش می کنند و برای حل مشکلات مربوط به زمانی و دنباله ای کاربرد دارند. از جمله کاربردهای RNN می توان به ترجمه زبان تولید متن و تشخیص احساسات اشاره کرد.

کاربردهای یادگیری عمیق در دنیای واقعی:

یادگیری عمیق در زمینه های مختلفی از زندگی ما تاثیر گذاشته است. از جمله کاربردهای این فناوری می توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. پردازش تصویر و تشخیص اشیا (Image Processing and Object Detection): شبکه های عصبی CNN در سیستم های تشخیص چهره تشخیص پلاک خودرو و سیستم های خودران کاربرد دارند.

2. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP): شبکه های عصبی RNN در سیستم های ترجمه ماشینی چت بات ها و سیستم های پاسخگویی به سوال کاربرد دارند.

3. تشخیص احساسات (Sentiment Analysis): شبکه های عصبی RNN برای تحلیل احساسات در متن و تعیین احساس مثبت منفی یا خنثی استفاده می شوند.

4. سیستم های توصیه (Recommendation Systems): شبکه های عصبی برای توصیه محصولات فیلم ها و موسیقی به کاربران استفاده می شوند.

چالش های یادگیری عمیق:

با وجود مزایای زیاد یادگیری عمیق با چالش هایی نیز همراه است:

1. نیاز به داده زیاد (Data Hunger): شبکه های عصبی برای عملکرد بهتر به داده های آموزشی بسیار زیاد نیاز دارند.

2. زمان آموزش زیاد (Training Time): آموزش شبکه های عصبی می تواند زمان زیادی ببرد خصوصا برای شبکه های پیچیده.

3. شفافیت کم (Lack of Transparency): درک عملکرد داخلی شبکه های عصبی می تواند مشکل باشد و در برخی موارد تصمیمات شبکه برای انسان قابل درک نیست.

4. حمله های مخرب (Adversarial Attacks): شبکه های عصبی می توانند به حمله های مخرب حساس باشند که در عملکرد آن ها اختلال ایجاد می کنند.

جدول مقایسه انواع شبکه عصبی:

نوع شبکه عصبی	شرح	کاربرد
شبکه های عصبی چند لایه پرセプト (MLP)	شامل لایه های مخفی متعدد برای پردازش اطلاعات	حل مسائل طبقه بندی و پیش بینی
شبکه های عصبی چرخشی (CNN)	از لایه های انحراف برای پردازش اطلاعات تصویری استفاده می کنند	تشخیص اشیا تشخیص چهره پردازش زبان طبیعی
شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)	اطلاعات را به صورت تکرار شده پردازش می کنند	حل مسائل زمانی و دنباله ای مثل ترجمه زبان تولید متن تشخیص احساسات

نتیجه گیری:

یادگیری عمیق یک فناوری انقلابی است که توانایی حل مشکلات پیچیده را دارد. با رشد نیروی محاسباتی و دسترسی به داده های بزرگ کاربرد این فناوری در زمینه های مختلف افزایش خواهد یافت.