شهد مجال التعلم العميق، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، تطورات ملحوظة في السنوات الأخيرة، مما أدى إلى تطوير معماريات الشبكات العصبية الكبيرة والمعقدة. تم تصميم هذه الشبكات للتعامل مع المهام الصعبة في التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية والمجالات الأخرى. عند مناقشة أكبر شبكة عصبية تلافيفية تم إنشاؤها، من الضروري مراعاة الجوانب المختلفة مثل عدد الطبقات والمعلمات والمتطلبات الحسابية والتطبيق المحدد الذي تم تصميم الشبكة من أجله.
أحد أبرز الأمثلة على الشبكات العصبية التلافيفية الكبيرة هو نموذج VGG-16. تتكون شبكة VGG-16، التي طورتها مجموعة الهندسة المرئية في جامعة أكسفورد، من 16 طبقة وزن، بما في ذلك 13 طبقة تلافيفية و3 طبقات متصلة بالكامل. اكتسبت هذه الشبكة شعبية بسبب بساطتها وفعاليتها في مهام التعرف على الصور. يحتوي نموذج VGG-16 على ما يقرب من 138 مليون معلمة، مما يجعلها واحدة من أكبر الشبكات العصبية في وقت تطويرها.
شبكة عصبية تلافيفية مهمة أخرى هي بنية ResNet (الشبكة المتبقية). تم تقديم ResNet بواسطة Microsoft Research في عام 2015 وهو معروف ببنيته العميقة، حيث تحتوي بعض الإصدارات على أكثر من 100 طبقة. الابتكار الرئيسي في ResNet هو استخدام الكتل المتبقية، والتي تسمح بتدريب شبكات عميقة جدًا من خلال معالجة مشكلة التدرج المتلاشي. على سبيل المثال، يتكون نموذج ResNet-152 من 152 طبقة ويحتوي على حوالي 60 مليون معلمة، مما يعرض قابلية التوسع في الشبكات العصبية العميقة.
في مجال معالجة اللغة الطبيعية، يبرز نموذج BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) باعتباره تقدمًا كبيرًا. على الرغم من أن BERT ليس شبكة CNN تقليدية، إلا أنه نموذج قائم على المحولات وقد أحدث ثورة في مجال البرمجة اللغوية العصبية. تحتوي قاعدة BERT، وهي النسخة الأصغر من النموذج، على 110 مليون معلمة، بينما تحتوي قاعدة BERT الكبيرة على 340 مليون معلمة. الحجم الكبير لنماذج BERT يمكّنهم من التقاط الأنماط اللغوية المعقدة وتحقيق أداء متطور في مهام البرمجة اللغوية العصبية المختلفة.
علاوة على ذلك، يمثل نموذج GPT-3 (المحول التوليدي المدرّب مسبقًا 3) الذي طورته شركة OpenAI علامة فارقة أخرى في التعلم العميق. GPT-3 هو نموذج لغوي يحتوي على 175 مليار معلمة، مما يجعله أحد أكبر الشبكات العصبية التي تم إنشاؤها حتى الآن. يسمح هذا النطاق الهائل لـGPT-3 بإنشاء نص يشبه الإنسان وتنفيذ مجموعة واسعة من المهام المتعلقة باللغة، مما يوضح قوة نماذج التعلم العميق واسعة النطاق.
من المهم ملاحظة أن حجم وتعقيد الشبكات العصبية التلافيفية يستمر في الزيادة مع استكشاف الباحثين لبنيات ومنهجيات جديدة لتحسين الأداء في المهام الصعبة. في حين أن الشبكات الأكبر حجمًا تتطلب غالبًا موارد حسابية كبيرة للتدريب والاستدلال، فقد أظهرت تقدمًا كبيرًا في مجالات مختلفة، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والتعلم المعزز.
يمثل تطوير الشبكات العصبية التلافيفية الكبيرة اتجاهًا مهمًا في مجال التعلم العميق، مما يتيح إنشاء نماذج أكثر قوة وتطورًا للمهام المعقدة. تُظهر نماذج مثل VGG-16 وResNet وBERT وGPT-3 قابلية التوسع وفعالية الشبكات العصبية في التعامل مع التحديات المتنوعة عبر مجالات مختلفة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الشبكة العصبية الالتفافية (CNN):
- ما هي قنوات الإخراج؟
- ما معنى عدد قنوات الإدخال (المعلمة الأولى لـ nn.Conv1d)؟
- ما هي بعض الأساليب الشائعة لتحسين أداء CNN أثناء التدريب؟
- ما هي أهمية حجم الدفعة في تدريب CNN؟ كيف تؤثر على عملية التدريب؟
- لماذا من المهم تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب والتحقق من الصحة؟ ما مقدار البيانات المخصصة عادة للتحقق؟
- كيف نجهز بيانات التدريب لشبكة CNN؟ اشرح الخطوات المتبعة.
- ما هو الغرض من وظيفة المحسن والخسارة في تدريب شبكة عصبية تلافيفية (CNN)؟
- لماذا من المهم مراقبة شكل بيانات الإدخال في مراحل مختلفة أثناء تدريب CNN؟
- هل يمكن استخدام الطبقات التلافيفية لبيانات غير الصور؟ قدم مثالا.
- كيف يمكنك تحديد الحجم المناسب للطبقات الخطية في شبكة CNN؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في شبكة Convolution العصبية (CNN)