تشير بنية الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) في PyTorch إلى تصميم وترتيب مكوناتها المختلفة ، مثل الطبقات التلافيفية وطبقات التجميع والطبقات المتصلة بالكامل ووظائف التنشيط. تحدد البنية كيفية معالجة الشبكة وتحويل بيانات الإدخال لإنتاج مخرجات ذات مغزى. في هذه الإجابة ، سنقدم شرحًا مفصلاً وشاملاً لهندسة CNN في PyTorch ، مع التركيز على مكوناتها الرئيسية ووظائفها.
تتكون شبكة CNN عادةً من طبقات متعددة مرتبة بطريقة متسلسلة. عادةً ما تكون الطبقة الأولى عبارة عن طبقة تلافيفية ، تؤدي العملية الأساسية للالتفاف على بيانات الإدخال. يتضمن الالتفاف تطبيق مجموعة من المرشحات القابلة للتعلم (المعروفة أيضًا باسم النواة) على بيانات الإدخال لاستخراج الميزات. يقوم كل مرشح بتنفيذ منتج نقطي بين أوزانه ومجال استقبال محلي للإدخال ، مما ينتج عنه خريطة معالم. تلتقط خرائط المعالم هذه جوانب مختلفة من بيانات الإدخال ، مثل الحواف أو الأنسجة أو الأنماط.
بعد الطبقة التلافيفية ، يتم تطبيق وظيفة التنشيط غير الخطي على خرائط المعالم. هذا يقدم اللاخطية في الشبكة ، مما يمكّنها من تعلم العلاقات المعقدة بين المدخلات والمخرجات. تتضمن وظائف التنشيط الشائعة المستخدمة في CNNs ReLU (الوحدة الخطية المصححة) ، السيني ، والتانه. يستخدم ReLU على نطاق واسع بسبب بساطته وفعاليته في التخفيف من مشكلة التدرج المتلاشي.
بعد وظيفة التنشيط ، غالبًا ما يتم استخدام طبقة التجميع لتقليل الأبعاد المكانية لخرائط المعالم مع الحفاظ على الميزات المهمة. تقوم عمليات التجميع ، مثل التجميع الأقصى أو متوسط التجميع ، بتقسيم خرائط المعالم إلى مناطق غير متداخلة وتجميع القيم داخل كل منطقة. عملية الاختزال هذه تقلل من التعقيد الحسابي للشبكة وتجعلها أكثر قوة للتغيرات في المدخلات.
عادةً ما يتم تكرار طبقات التلافيف والتنشيط والتجميع عدة مرات لاستخراج ميزات تجريدية وعالية المستوى بشكل متزايد من بيانات الإدخال. يتم تحقيق ذلك عن طريق زيادة عدد المرشحات في كل طبقة تلافيفية أو تكديس طبقات تلافيفية متعددة معًا. يسمح عمق الشبكة لها بتعلم التمثيل الهرمي للمدخلات ، والتقاط ميزات منخفضة المستوى وعالية المستوى.
بمجرد اكتمال عملية استخراج الميزة ، يتم تسوية الإخراج إلى متجه 1D ويمرر عبر طبقة أو أكثر من الطبقات المتصلة بالكامل. تربط هذه الطبقات كل خلية عصبية في طبقة واحدة بكل خلية عصبية في الطبقة التالية ، مما يسمح بتعلم العلاقات المعقدة. تُستخدم الطبقات المتصلة بالكامل بشكل شائع في الطبقات النهائية للشبكة لتعيين الميزات التي تم تعلمها إلى الإخراج المطلوب ، مثل احتمالات الفئة في مهام تصنيف الصور.
لتحسين أداء الشبكة وتعميمها ، يمكن تطبيق تقنيات مختلفة. يمكن استخدام تقنيات التنظيم ، مثل التسرب أو التطبيع على دفعات ، لمنع فرط التخصيص وتحسين قدرة الشبكة على التعميم على البيانات غير المرئية. يحدد التسرب بشكل عشوائي جزءًا من الخلايا العصبية إلى الصفر أثناء التدريب ، مما يجبر الشبكة على تعلم التمثيلات الزائدة عن الحاجة. يعمل تطبيع الدُفعات على تطبيع المدخلات لكل طبقة ، مما يقلل من التحول المتغير الداخلي ويسرع عملية التدريب.
تشتمل بنية CNN في PyTorch على ترتيب وتصميم مكوناتها ، بما في ذلك الطبقات التلافيفية ووظائف التنشيط وطبقات التجميع والطبقات المتصلة بالكامل. تعمل هذه المكونات معًا لاستخراج وتعلم ميزات مفيدة من بيانات الإدخال ، مما يمكّن الشبكة من إجراء تنبؤات أو تصنيفات دقيقة. يمكن تحسين أداء الشبكة وتعميمها من خلال تصميم الهيكل بعناية وإدماج تقنيات مثل التنظيم.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الشبكة العصبية الالتفافية (CNN):
- ما هي أكبر شبكة عصبية تلافيفية تم صنعها؟
- 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.
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في شبكة Convolution العصبية (CNN)