يمكن بالفعل مقارنة الشبكة العصبية العادية بوظيفة تضم ما يقرب من 30 مليار متغير. لفهم هذه المقارنة، نحتاج إلى التعمق في المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية والآثار المترتبة على وجود عدد كبير من المعلمات في النموذج.
الشبكات العصبية هي فئة من نماذج التعلم الآلي المستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وهي تتكون من عقد مترابطة منظمة في طبقات. تطبق كل عقدة تحويلاً على المدخلات التي تتلقاها وتمرر النتيجة إلى الطبقة التالية. يتم تحديد قوة الاتصالات بين العقد من خلال المعلمات، المعروفة أيضًا باسم الأوزان والتحيزات. يتم تعلم هذه المعلمات أثناء عملية التدريب، حيث تقوم الشبكة بتعديلها لتقليل الفرق بين توقعاتها والأهداف الفعلية.
يرتبط العدد الإجمالي للمعلمات في الشبكة العصبية ارتباطًا مباشرًا بتعقيدها وقوتها التعبيرية. في الشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية القياسية، يتم تحديد عدد المعلمات من خلال عدد الطبقات وحجم كل طبقة. على سبيل المثال، شبكة تحتوي على 10 عقد إدخال، و3 طبقات مخفية تضم كل منها 100 عقدة، وعقدة إخراج واحدة، ستحتوي على 1*10 + 100*100*100 + 100*100 = 1 معلمة.
الآن، دعونا نفكر في سيناريو حيث لدينا شبكة عصبية تحتوي على عدد كبير جدًا من المعلمات، ما يقرب من 30 مليارًا. ستكون مثل هذه الشبكة عميقة وواسعة للغاية، ومن المحتمل أن تتكون من مئات أو حتى آلاف الطبقات مع ملايين العقد في كل طبقة. سيكون تدريب مثل هذه الشبكة مهمة هائلة، حيث يتطلب كميات هائلة من البيانات والموارد الحسابية والوقت.
إن وجود مثل هذا العدد الهائل من المعلمات يأتي مع العديد من التحديات. إحدى المشكلات الرئيسية هي التجاوز، حيث يتعلم النموذج حفظ بيانات التدريب بدلاً من التعميم على أمثلة جديدة غير مرئية. تُستخدم تقنيات التنظيم مثل تسوية L1 وL2 والتسرب وتطبيع الدُفعات بشكل شائع لمعالجة هذه المشكلة.
علاوة على ذلك، فإن تدريب شبكة عصبية تحتوي على 30 مليار معلمة سيتطلب كمية كبيرة من البيانات المصنفة لمنع الإفراط في التجهيز وضمان قدرة النموذج على التعميم. يمكن أيضًا استخدام تقنيات زيادة البيانات ونقل التعلم والتجميع لتحسين أداء النموذج.
من الناحية العملية، عادةً ما تُستخدم الشبكات العصبية التي تحتوي على مليارات المعلمات في تطبيقات متخصصة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر، والتعلم المعزز. تعد النماذج مثل GPT-3 (المحول التوليدي المدرب مسبقًا 3) ومحولات الرؤية (ViTs) أمثلة على أحدث البنى التي تحتوي على مليارات المعلمات التي حققت نتائج رائعة في مجالاتها الخاصة.
في حين يمكن نظريًا مقارنة الشبكة العصبية العادية بوظيفة تضم ما يقرب من 30 مليار متغير، فإن التحديات العملية المرتبطة بالتدريب ونشر مثل هذا النموذج كبيرة. يعد النظر بعناية في بنية النموذج وتقنيات التنظيم وتوافر البيانات والموارد الحسابية أمرًا ضروريًا عند العمل مع نماذج التعلم العميق بهذا الحجم.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch:
- إذا أراد المرء التعرف على الصور الملونة على شبكة عصبية تلافيفية، فهل يتعين عليه إضافة بُعد آخر عند التعرف على الصور ذات المقياس الرمادي؟
- هل يمكن اعتبار وظيفة التنشيط تحاكي خلية عصبية في الدماغ تنشط أم لا؟
- هل يمكن مقارنة PyTorch بـ NumPy الذي يعمل على وحدة معالجة الرسومات مع بعض الوظائف الإضافية؟
- هل الخسارة خارج العينة هي خسارة التحقق من الصحة؟
- هل ينبغي للمرء استخدام لوحة موتر للتحليل العملي لنموذج الشبكة العصبية الذي يعمل بنظام PyTorch أم أن matplotlib يكفي؟
- هل يمكن مقارنة PyTorch بـ NumPy الذي يعمل على وحدة معالجة الرسومات مع بعض الوظائف الإضافية؟
- هل هذا الاقتراح صحيح أم خطأ "بالنسبة للشبكة العصبية التصنيفية، يجب أن تكون النتيجة توزيعًا احتماليًا بين الفئات.""
- هل يعد تشغيل نموذج شبكة عصبية للتعلم العميق على وحدات معالجة رسومات متعددة في PyTorch عملية بسيطة للغاية؟
- ما هي أكبر شبكة عصبية تلافيفية تم صنعها؟
- إذا كان الإدخال هو قائمة المصفوفات التي تخزن خريطة الحرارة والتي هي مخرجات ViTPose وكان شكل كل ملف numpy هو [1، 17، 64، 48] يتوافق مع 17 نقطة رئيسية في الجسم، فما هي الخوارزمية التي يمكن استخدامها؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في التعلم العميق EITC/AI/DLPP مع Python و PyTorch