یادگیری عمیق (Deep Learning) یکی از زیرشاخه‌های قدرتمند یادگیری ماشین است که بر آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی برای انجام وظایفی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و بسیاری دیگر متمرکز است. این روش از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است، جایی که لایه‌های نورون‌ها اطلاعات را به صورت سلسله‌مراتبی پردازش می‌کنند. در این مقاله، مفاهیم کلیدی یادگیری عمیق را به شیوه‌ای ساده و شهودی بررسی می‌کنیم و در مقالات بعدی با استفاده از یک مثال عملی، نحوه پیاده‌سازی یک شبکه عصبی ساده را با استفاده از کتابخانه Keras در پایتون نشان می‌دهیم.

۱. مروری بر شبکه‌های عصبی

• هدف: این بخش به دنبال ایجاد درک شهودی از یادگیری عمیق بدون استفاده از نمادهای ریاضی پیچیده است.
• شبکه عصبی: شبکه عصبی به عنوان ابزاری برای طبقه‌بندی تصاویر خاکستری دست‌نوشته معرفی می‌شود. شبکه‌های عصبی از لایه‌های به هم پیوسته‌ای از نورون‌ها تشکیل شده‌اند که هر لایه ویژگی‌هایی را از داده‌های ورودی استخراج می‌کند و لایه نهایی خروجی را تولید می‌کند.

ساختار شبکه‌های عصبی:

• لایه ورودی: داده‌های خام را دریافت می‌کند (مانند یک تصویر).
• لایه‌های پنهان: لایه‌های میانی که داده‌ها را تبدیل می‌کنند.
• لایه خروجی: نتیجه نهایی را تولید می‌کند (مانند یک توزیع احتمال بر روی کلاس‌ها).
• لایه‌های متراکم (Dense Layers): این لایه‌ها به طور کامل به هم متصل هستند، به این معنا که هر نورون در یک لایه به تمام نورون‌های لایه بعدی متصل است.

۲. مجموعه داده MNIST

• توضیحات: مجموعه داده MNIST شامل ۶۰,۰۰۰ تصویر آموزشی و ۱۰,۰۰۰ تصویر آزمایشی از اعداد دست‌نوشته (با ابعاد ۲۸x28 پیکسل) است.
• اهمیت: این مجموعه داده یک مجموعه کلاسیک در یادگیری ماشین است و اغلب به عنوان مثال ابتدایی (شبیه به “Hello World”) استفاده می‌شود.

ساختار داده‌ها:

• تصاویر: تصاویر به صورت آرایه‌های NumPy ذخیره می‌شوند و برچسب‌ها متناظر با عددی هستند که هر تصویر نشان می‌دهد.
• شکل داده‌ها: شکل داده‌های آموزشی و آزمایشی ارائه شده است که نشان می‌دهد چند نمونه و ابعاد هر تصویر وجود دارد.

۳. ساخت شبکه عصبی

• مدل ساده: یک مدل ساده با استفاده از Keras و دو لایه Dense ایجاد می‌شود:
  • لایه اول: دارای ۵۱۲ نورون با تابع فعال‌سازی ReLU است.
  • لایه دوم: یک لایه softmax با ۱۰ خروجی است که احتمال هر کلاس عددی را نشان می‌دهد.

۴. کامپایل مدل

• بهینه‌ساز: از بهینه‌ساز rmsprop برای به‌روزرسانی وزن‌های مدل استفاده می‌شود.
• تابع زیان: از تابع زیان sparse_categorical_crossentropy برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود.
• معیارها: دقت (accuracy) به عنوان معیار برای نظارت در طول آموزش انتخاب می‌شود.

۵. پیش‌پردازش داده‌ها

• تغییر شکل و نرمال‌سازی: تصاویر آموزشی و آزمایشی تغییر شکل داده شده و به محدوده [۰, ۱] نرمال‌سازی می‌شوند تا عملکرد آموزش بهبود یابد.

۶. آموزش مدل

• روش آموزش: مدل با استفاده از متد fit() برای ۵ دوره (epoch) با اندازه دسته (batch size) ۱۲۸ آموزش داده می‌شود.
• خروجی آموزش: فرآیند آموزش، معیارهای زیان و دقت را به عنوان خروجی ارائه می‌دهد.

۷. انجام پیش‌بینی‌ها

• پیش‌بینی کلاس‌ها: پس از آموزش، مدل کلاس‌های تصاویر جدید از مجموعه آزمایشی را پیش‌بینی می‌کند.
• احتمالات پیش‌بینی: احتمالات پیش‌بینی برای یک نمونه تصویر نمایش داده می‌شود و بالاترین احتمال نشان‌دهنده کلاس پیش‌بینی‌شده است.

۸. ارزیابی مدل

• عملکرد مدل: عملکرد مدل بر روی مجموعه آزمایشی ارزیابی می‌شود و دقت ۹۷.۸٪ نشان داده می‌شود که نشان‌دهنده مقداری بیش‌برازش (overfitting) است، زیرا دقت آموزش ۹۸.۹٪ بود.

مفاهیم کلیدی در یادگیری عمیق

۱. تنسورها و عملیات تنسوری

• تنسورها: تنسورها آرایه‌های چندبعدی هستند که داده‌ها را ذخیره می‌کنند. در یادگیری عمیق، تنسورها برای نمایش ورودی‌ها، خروجی‌ها و پارامترهای مدل استفاده می‌شوند.
  • به عنوان مثال، یک تصویر می‌تواند به عنوان یک تنسور سه‌بعدی (ارتفاع، عرض، کانال‌های رنگ) نمایش داده شود.
• عملیات تنسوری: اینها عملیات ریاضی هستند که بر روی تنسورها انجام می‌شوند، مانند جمع، ضرب و کانولوشن. این عملیات بلوک‌های سازنده شبکه‌های عصبی هستند.

۲. کاهش گرادیان و انتشار معکوس

• کاهش گرادیان (Gradient Descent): این الگوریتم بهینه‌سازی برای کمینه‌کردن تابع زیان (معیاری از عملکرد مدل) استفاده می‌شود. مدل پارامترهای خود (وزن‌ها) را در جهتی تنظیم می‌کند که زیان را کاهش دهد.
• انتشار معکوس (Backpropagation): این فرآیند محاسبه گرادیان تابع زیان نسبت به هر پارامتر در شبکه است. این فرآیند به مدل اجازه می‌دهد با انتشار خطاها به عقب در شبکه، یاد بگیرد.

۳. تابع زیان و بهینه‌ساز

• تابع زیان (Loss Function): این تابع عملکرد مدل را اندازه‌گیری می‌کند. برای وظایف طبقه‌بندی، یک تابع زیان رایج، زیان آنتروپی متقاطع (Cross-Entropy Loss) است که تفاوت بین احتمالات پیش‌بینی‌شده و برچسب‌های واقعی را اندازه‌گیری می‌کند.
• بهینه‌ساز (Optimizer): این الگوریتم پارامترهای مدل را به‌روزرسانی می‌کند تا زیان را به حداقل برساند. یک بهینه‌ساز محبوب RMSprop است که نرخ یادگیری را به صورت پویا تنظیم می‌کند.

۴. آموزش یک شبکه عصبی

• داده‌های آموزشی: مدل از یک مجموعه داده برچسب‌دار یاد می‌گیرد (مانند تصاویر اعداد دست‌نوشته با برچسب‌های مربوطه).
• دوره‌ها (Epochs): یک دوره، یک گذر کامل از کل مجموعه داده‌های آموزشی است. مدل در طول چندین دوره آموزش داده می‌شود تا عملکرد آن بهبود یابد.
• اندازه دسته (Batch Size): این تعداد نمونه‌هایی است که قبل از به‌روزرسانی پارامترهای مدل پردازش می‌شوند. اندازه دسته کوچکتر امکان به‌روزرسانی‌های مکرر را فراهم می‌کند اما ممکن است کندتر باشد.

نتیجه‌گیری

این مقدمه زمینه را برای بررسی عمیق‌تر مبانی ریاضی یادگیری عمیق، مانند تنسورها، انتشار معکوس و کاهش گرادیان فراهم می‌کند که در فصل‌های بعدی مورد بحث قرار خواهند گرفت. این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توان به راحتی یک شبکه عصبی را در پایتون با استفاده از Keras پیاده‌سازی کرد و پایه‌ای برای کاربردهای پیچیده‌تر در یادگیری عمیق ایجاد کرد.

با درک این مفاهیم کلیدی، می‌توانیم به سراغ مسائل پیچیده‌تر در یادگیری عمیق برویم و از قدرت این فناوری برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنیم. یادگیری عمیق با استفاده از شبکه‌های عصبی، توانایی یادگیری الگوهای پیچیده از داده‌ها را فراهم می‌کند و به یکی از قدرتمندترین ابزارها در هوش مصنوعی تبدیل شده است.