نحوه‌ی متوجه شدن آسان کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی برای مبتدیان
معرفی کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی
الف. تعریف و هدف کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی
کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی، همچنین با نام تسریع کننده‌ها یا هم‌پردازنده‌ها شناخته می‌شوند، سخت‌افزارهای ویژه‌ای هستند که برای انجام بهینه‌ی وظایف محاسباتی مرتبط با هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. این کارت‌ها طراحی شده‌اند تا قابلیت‌های واحد پردازش مرکزی (CPU) سنتی را در باره‌ی کارکردهای AI بهبود دهند و عملکرد سریع‌تر و کارایی بهتری را فراهم کنند.
هدف اصلی کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی، سرعت‌بخشی و استنتاج شبکه‌های عصبی عمیق است که پایه‌ی بسیاری از برنامه‌های AI مدرن است. مدل‌های یادگیری عمیق نیاز به محاسبات بسیار زیادی دارند، به خصوص در مرحله‌ی آموزش، جایی که پارامترهای مدل به صورت تکراری تنظیم می‌شوند تا خطا در مجموعه‌ی داده بزرگ کمینه شود. کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی با معماری شبکه‌ی خوابیده به خوبی برای انجام این وظایف محاسباتی پرسابقه مناسب هستند.
ب. نقش کارت‌های گرافیکی در یادگیری عمیق و AI
صعود یادگیری عمیق به طور نزدیک با پیشرفتهای در واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) دنبال شده است. ابتدا GPUها برای رندرینگ گرافیک‌های سه‌بعدی و بازی‌های ویدئویی توسعه یافتند، اما معماری پراهمال‌شده آنها آنها را مناسب برای عملیات‌های ماتریس و محاسبات موازی داده‌محوری مورد نیاز الگوریتم‌های یادگیری عمیق کرد.
مزیت اصلی GPUها نسبت به CPUهای سنتی در یادگیری عمیق، قدرت انجام تعداد زیادی محاسبات همزمان با دقت پائین است. این امر به ویژه برای ضرب و جمع ماتریس‌ها که در قلب شبکه‌های عصبی عمیق قرار دارد، بسیار مهم است. GPUها می‌توانند این عملیات را سریع‌تر از CPUها انجام دهند که منجر به افزایش قابل توجهی در سرعت آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق می‌شود.
پذیرش گسترده GPUها در یادگیری عمیق می‌تواند به کار پژوهشگرانی مانند جفری هینتون و یان لوکون نسبت داده شود که قدرت یادگیری عمیق را با اجراهای شتاب‌دهنده‌شده GPU نشان دادند. این امر باعث توسعه کارت‌های گرافیکی AI توسط سازندگان سخت‌افزار معتبر شد که به تسریع پیشرفت یادگیری عمیق و AI کمک کرد.
II. تکامل کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی
الف. معماری‌های اولیه GPU برای AI
1. تکنولوژی CUDA NVIDIA
CUDA NVIDIA (معماری واحد یکپارچه محاسباتی) یک پلتفرم محاسباتی همزمان و مدل برنامه‌نویسی است که استفاده از GPUها را برای محاسبات عمومی مانند یادگیری عمیق و AI ممکن می‌کند. CUDA ابتدا در سال 2006 معرفی شد و از آن پس به استاندارد ناگزیر برای محاسبات شتاب‌دهنده‌شده با GPU در جامعه‌ی یادگیری عمیق و AI تبدیل شده است.
CUDA رابط برنامه‌نویسی‌ای را ارائه می‌دهد که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد کدهایی را بنویسند که بر روی GPUهای NVIDIA اجرا می‌شوند و قابلیت‌های پردازش موازی آنها را بهره‌برداری کنند. این امر در پذیرش گسترده GPUهای NVIDIA برای یادگیری عمیق نقش بسزایی ایفا کرده است، زیرا به پژوهشگران و مهندسین امکان می‌دهد شتاب‌دهنده GPU را به سادگی در چارچوب‌های و برنامه‌های یادگیری عمیق‌شان یکپارچه کنند.
2. GPUهای Radeon AMD
اگرچه NVIDIA بازیگر برجسته‌ای در بازار GPU برای AI و یادگیری عمیق بوده است، AMD نیز به طور فعال در حال توسعه معماری و پلتفرم نرم‌افزاری خود برای این برنامه‌ها است. GPUهای Radeon AMD همراه با پلتفرم نرم‌افزاری Radeon Open Compute (ROCm) یک جایگزین برای جامعه‌ی مبتنی بر CUDA NVIDIA ارائه می‌دهند.
خط تولید GPU Radeon Instinct AMD به خصوص برای محاسبات پرسابقه و بارهای کار AI طراحی شده‌اند. این GPUها عملکرد و کارایی قابل رقابتی ارائه می‌دهند و می‌توانند به صورت یکپارچه با چارچوب‌های یادگیری عمیق محبوب مانند TensorFlow و PyTorch ادغام شوند از طریق پلتفرم ROCm.
ب. ظهور سخت‌افزارهای مخصوص AI
1. معماری Tensor Core NVIDIA
در پاسخ به تقاضای روز افزون برای سخت‌افزارهای مخصوص یادگیری عمیق، NVIDIA معماری Tensor Core را در معماری GPU Volta خود معرفی کرد، که در سال 2017 به اولین بار منتشر شد. Tensor Coreها واحدهای سخت افزاری ویژه‌ای هستند که برای سرعت‌بخشی ضرب و جمع ماتریس‌ها که در عملیات‌های یادگیری عمیق مرکزی هستند طراحی شده‌اند.
Tensor Coreها بهبودهای قابل توجهی در عملکرد نسبت به هسته‌های CUDA سنتی برای بارهای کار یادگیری عمیق، به خصوص بارهای کاری با دقت‌های مختلف (مانند FP16 و INT8)، ارائه می‌دهند. این امر منجر به توسعه GPUهای مبتنی بر Tensor Core شده است، مانند معماری Ampere NVIDIA که عملکرد و کارایی بیشتری را برای برنامه‌های AI و یادگیری عمیق ارائه می‌دهد.
2. واحد پردازش تانسور گوگل (TPU)
گوگل با درک نیاز به سخت‌افزارهای مخصوص برای یادگیری عمیق، واحد پردازش تانسور (Tensor Processing Unit - TPU) را، یک ASIC سفارشی (مدار مجتمع ویژه کاربردی) که به طور خاص برای سرعت‌بخشی بار کاری یادگیری ماشین طراحی شده است، توسعه داد. TPUها برای انجام عملیات ماتریسی و محاسبات دیگر مورد نیاز شبکه‌های عصبی عمیق، بسیار کارآمد طراحی شده‌اند.
گوگل این واحد پردازش TPU را برای خدمات AI داخلی خود استفاده می‌کند و همچنین آنها را از طریق Google Cloud Platform به توسعه‌دهندگان خارجی در دسترس قرار داده است. این وجودیت TPUs به عنوان یک جایگزین برای شتاب دهنده مبتنی بر GPU، قابلیت تسریع عملکرد و کارایی انرژی برای برخی از بارهای کاری یادگیری عمیق را به ارمغان می‌آورد.
3. پردازنده شبکه عصبی Nervana Intel (NNP)
اینتل، یکی دیگر از بازیگران اصلی در صنعت نیمه‌رساناها، سبک نرم‌افزاری برای یادگیری عمیق و AI توسعه داده و از سخت‌افزارهای مخصوص استفاده کرده است. پردازنده شبکه عصبی Nervana Intel (NNP) خانواده‌ای از ASICها را در نظر گرفته است که برای سرعت‌بخشی به استنتاج و آموزش یادگیری عمیق طراحی شده‌اند.
خط Nervana NNP شامل NNP-I برای استنتاج و NNP-T برای آموزش است، هر کدام با معماری‌ها و ویژگی‌های بهینه شده برای موارد استفاده خاص خود. این پردازنده‌ها قرار است، علاوه بر ارائه‌های CPU اینتل، به عنوان یک راه حل موثرتر برای بارهای کاری یادگیری عمیق مقایسه شوند.
III. درک مشخصات سخت‌افزاری کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی
الف. معماری GPU
1. هسته‌های CUDA در مقابل هسته‌های Tensor
هسته‌های CUDA واحدهای پردازش اصلی در معماری GPUهای NVIDIA هستند، که مسئول انجام محاسبات عمومی مورد نیاز تعدادی از برنامه‌ها، از جمله یادگیری عمیق، هستند. هسته‌های CUDA برای اجرای عملیات پیکربندی تک‌گونه (FP32) و دوگانه‌یگانه (FP64) اعشاری با دقت مناسب بهره‌برداری مؤثر دارند.
در برابر این، هسته‌های Tensor واحدهای سخت‌افزاری ویژه‌ای هستند که در معماری Volta و معماری‌های GPU بعدی NVIDIA مانند Turing و Ampere معرفی شده‌اند. هسته‌های Tensor برای انجام ضرب و جمع ماتریس‌ها که برای عملیات‌های یادگیری عمیق مرکزی هستند، بهینه‌سازی شده‌اند. آنها می‌توانند این محاسبات را با استفاده از فرمت‌های مختلفی با دقت‌های مختلف (مانند FP16 و INT8) انجام دهند و عملکرد قابل توجهی را نسبت به هسته‌های CUDA سنتی برای بارهای کار یادگیری عمیق ارائه دهند.
2. پهنای باند حافظه و ظرفیت
پهنای باند حافظه و ظرفیت حافظه کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی عوامل حیاتی هستند که روی عملکرد آنها در وظایف یادگیری عمیق تأثیر می‌گذارند. فناوری‌های حافظهٔ پهنای باند بالا ، مانند HBM2 و HBM2e ، توسط تولیدکنندگان GPU برجسته برای فراهم کردن پهنای باند و ظرفیت حافظه لازم برای برنامه‌های یادگیری عمیق به کار رفته است.
پهنای باند حافظه میزان سرعتی است که داده بین GPU و حافظهٔ آن منتقل می‌شود، در حالی که ظرفیت حافظه اندازهٔ مجموعهٔ داده‌ای است که می‌تواند در حافظه‌ی GPU ذخیره و پردازش شود. ظرفیت حافظه بزرگتر و پهنای باند بالاتر می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق را بهبود بخشد، به ویژه برای مجموعه‌های داده بزرگ و معماری‌های پیچیده.
3. مصرف برق و نیازهای سرمایش
طبیعت با عملکرد بالای کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی، مصرف برق و تولید حرارت بیشتر همراه است. نیازهای برق این کارت‌ها می‌تواند از چند صد وات برای GPUهای مصرف‌کننده تا بیش از ۵۰۰ وات برای شتاب‌دهنده‌های AI سطح سروری با کیفیت بالا متغیر باشد.
راه‌حل‌های سرمایشی کارآمد، مانند سینک های گرمایی پیشرفته، سیستم‌های خنک کننده مایع و طراحی‌های ویژه‌ی شاسی، برای حفظ عملکرد و قابلیت اعتماد به نیروی کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی ضروری هستند. مدیریت حرارت بسیار مهم است زیرا حرارت بیش از حد می تواند منجر به کاهش عملکرد، ناپایداری و حتی خرابی سخت افزار شود.
ب. مقایسهٔ مدل‌های کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی پرکاربرد
1. سری NVIDIA GeForce RTX
سری NVIDIA GeForce RTX شامل RTX 3080 ، RTX 3090 و سایر مدل‌ها، برای برنامه‌های یادگیری عمیق و AI یک توازن بین عملکرد، کارایی انرژی و فروشندگی را ارائه می‌دهند. این GPUها دارای معماری Ampere NVIDIA هستند که شامل هسته‌های Tensor و سخت‌افزارهای ویژه‌ای برای سرعت‌بخشی بارکاری یادگیری عمیق است.
2. سری NVIDIA Quadro RTX
سری NVIDIA Quadro RTX برای برنامه‌های حرفه‌ای و سطح سازمانی، از جمله AI و یادگیری عمیق، طراحی شده است. این GPUها عملکرد بالاتر، ظرفیت حافظه بزرگتر و ویژگی‌های بهبود یافته نسبت به سری GeForce RTX معطوف کامل‌ترین بارهای کاری یادگیری عمیق و پژوهشی مناسب می‌شوند.
3. NVIDIA A100 Tensor Core GPU
GPU تانسوری A100 NVIDIA یک شتاب‌دهنده هوش مصنوعی در سطح سرور با عملکرد بالا است که بر پایه‌ی معماری Ampere است. این GPU دارای تعداد بالایی از هسته‌های Tensor و پهنای باند حافظه بزرگ و ویژگی‌های پیشرفتهای مانند قابلیت چند نمونه‌گیری GPU (MIG) است که به عنوان یک انتخاب قدرتمند برای آموزش و استنتاج یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ استفاده می‌شود.
4. سری Radeon Instinct AMDسری Radeon Instinct شرکت AMD، ترکیبی از کارت‌های گرافیکی متمرکز بر هوش مصنوعی است که برای رقابت با محصولات NVIDIA در بازارهای محاسبات با عملکرد بالا و یادگیری عمیق طراحی شده اند. این کارت‌های گرافیکی از آخرین معماری‌های GPU شرکت AMD استفاده می‌کنند و با پلتفرم نرم‌افزاری ROCm سازگاری دارند که به عنوان جایگزینی برای سیستم اکوسیستم CUDA است.
IV. بهینه‌سازی کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی برای یادگیری عمیق
A. مدیریت حافظه و انتقال داده
1. بهره‌برداری از حافظه با پهنای باند بالا (HBM)
حافظه با پهنای باند بالا (HBM) یک ویژگی کلیدی از کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی مدرن است که پهنای باند حافظه قابل قیاسی را نسبت به حافظه GDDR سنتی ارائه می‌دهد. با بهره‌برداری از HBM، فریمورک‌ها و برنامه‌های یادگیری عمیق می‌توانند به طور کارآمد داده‌های بزرگ را بین حافظه گرافیکی و هسته‌های پردازشی انتقال دهند و مانع‌ها را کاهش دهند و عملکرد کلی را بهبود ببخشند.
استفاده صحیح از HBM برای بهینه‌سازی عملکرد بارکاری‌های یادگیری عمیق بسیار مهم است. این شامل تکنیک‌هایی مانند دسترسی یکپارچه به حافظه، تخصیص کارآمد حافظه و کاهش انتقال داده‌ها بین حافظه گرافیکی و حافظه میزبان می‌شود.
2.بارگذاری و پیش‌پردازش داده کارآمد
عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق به طراحی بارگیری و پیش‌پردازش داده بستگی دارد. کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی می‌توانند بهینه شوند با اطمینان از این که داده ورودی به درستی قالب‌بندی شده و به طور کارآمد به حافظه گرافیکی منتقل می‌شوند تا زمان صرف شده بر روی این عملیات را کاهش دهد.
تکنیک‌هایی مانند بارگیری داده ناهمزمان، انتقال همزمان داده با محاسبه و بهره‌برداری از پیش‌پردازش تسریع شده گرافیکی (مانند افزایش تصویر) می‌تواند به بهره‌وری بیشتر از کارت گرافیکی هوش مصنوعی کمک کرده و عملکرد کلی آموزش و استنباط را بهبود ببخشد.
B. همزمانسازی و تنظیمات چند کارت گرافیکی
1. آموزش توزیع شده با هم‌زمانی داده
مدل‌های یادگیری عمیق با بهره‌برداری از هم‌زمانی چند کارت گرافیکی هوش مصنوعی به طور کلی بهتر آموزش داده می‌شوند. هم‌زمانی داده یک تکنیک متداول است که در آن مجموعه داده آموزش بین چند کارت گرافیکی به طور همزمان تقسیم می‌شود و هر کارت، گرادیان‌ها را برای زیرمجموعه خود از داده‌ها محاسبه می‌کند. گرادیان‌ها سپس تجمیع می‌شوند و برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل استفاده می‌شوند.
فریمورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch قابلیت پشتیبانی از آموزش توزیع شده را فراهم کرده‌اند و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند مدل‌های یادگیری عمیق خود را بسیاری از کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی و گره‌های محاسباتی گسترش دهند.
2. همزمانسازی مدل برای مدل‌های بزرگ
برای مدل‌های یادگیری عمیق بسیار بزرگ که در حافظه یک کارت گرافیکی جا نمی‌گیرند، استفاده از همزمانسازی مدل می‌تواند مفید باشد. در این رویکرد، مدل بین چند کارت گرافیکی قسمتبندی می‌شود و هر کارت مسئول بخشی از مدل است. این امکان را می‌دهد تا آموزش و استنباط این مدل‌های بزرگ را بین منابع سخت‌افزاری موجود تقسیم کرده و پخش کند.
همزمانسازی مدل ممکن است نسبت به هم‌زمانی داده پیاده‌سازی پیچیده‌تری داشته باشد زیرا نیاز به هماهنگی و ارتباط بین کارت‌های گرافیکی برای اطمینان از منتقل شدن صحیح فعال‌سازش‌ها و گرادیان‌ها دارد. با این حال، این تکنیک اساسی برای آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ و پیشرفته است.
C. بهره‌وری انرژی و مدیریت حرارت
1. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی
بهینه‌سازی مصرف انرژی کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی بسیار مهم است، به خصوص در محیط‌های استقرار با مقیاس بزرگ یا محیط‌های محاسبات کناری که به بهره‌وری انرژی اهمیت می‌دهند. تکنیک‌هایی برای کاهش مصرف انرژی عبارتند از:
- بهره‌برداری از فرمت‌های داده با دقت پایین (مانند INT8، FP16) برای استنتاج
- پیاده‌سازی مقیاس ولتاژ و فرکانس پویا (DVFS) برای تنظیم مصرف انرژی بر اساس بار کار
- بهره‌برداری از حالت‌ها و ویژگی‌های صرفه‌جویی انرژی ارائه شده توسط سخت‌افزار و درایورهای کارت گرافیکی
2. راهکارهای خنک‌سازی برای سیستم‌های هوش مصنوعی عملکرد بالا
خنک‌سازی موثر برای حفظ عملکرد و قابلیت اطمینان کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی عملکرد بالا بسیار حیاتی است. راهکارهای خنک‌سازی پیشرفته، مانند سیستم‌های خنک‌کننده مایع، می‌توانند کمک کنند تا حرارت قابل توجهی که توسط این کارت‌ها تولید می‌شود، منتشر شود و به آنها اجازه دهد در عملکرد بالاتر خود بدون کاهش سرعت عمل شوند.
مدیریت مناسب هوای ورودی، طراحی شیار حرارتی و استفاده از قفسه‌های خنک‌سازی ویژه، همه از مهم‌ترین نکات راه‌اندازی کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی در محیط‌های محاسباتی با عملکرد بالا هستند.
V. نرم‌افزارها و فریمورک‌های کارت‌های گرافیکی هوش مصنوعی
A. NVIDIA CUDA و cuDNN
1. مدل برنامه‌نویسی CUDA
CUDA شرکت NVIDIA یک پلتفرم محاسبات همزمان و مدل برنامه‌نویسی است که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد کدهایی را بنویسند که بر روی کارت‌های گرافیکی NVIDIA قابل اجرا باشد. مدل برنامه‌نویسی CUDA یک مجموعه از توسعه‌هایی برای زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب مانند C، C++ و Fortran فراهم می‌کند که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد از قابلیت‌های پردازش همزمان کارت‌های گرافیکی NVIDIA برای محاسبات عمومی، از جمله یادگیری عمیق، بهره‌برداری کنند.
2. کتابخانه cuDNN برای شتاب دهی یادگیری عمیق
کتابخانه شبکه عصبی عمیق CUDA (cuDNN) یک کتابخانه شتاب داده شده توسط GPU است که شامل پیاده‌سازی بهینه عملیات پرکاربرد در شبکه‌های عصبی عمیق می‌باشد مانند اپراتورهای کانوالوشن.
شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)
شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) نوعی ویژه از شبکه عصبی هستند که برای پردازش داده‌های تصویر ویژه طراحی شده‌اند. CNN ها برای یادگیری بلندمدت و تطبیقی سلسله مراتبی از ویژگی‌ها، از ویژگی‌های پایین (مانند لبه‌ها، رنگ‌ها، بافت‌ها) تا ویژگی‌های بالاتر (مانند بخش‌های اشیاء و اشیاء) بسیار موثر هستند. این ویژگی‌ها باعث می شوند این شبکه ها برای کارهایی مانند طبقه‌بندی تصاویر، آشکارسازی اشیاء و بخش بندی تصویر بسیار موثر باشند.
اجزای کلیدی یک CNN عبارتند از:
-
لایه‌های پیچشی: این لایه‌ها دسته‌ای از فیلترها را بر روی تصویر ورودی اعمال می‌کنند، که هر فیلتر یک ویژگی خاص را از تصویر برجسته می‌کند. خروجی این عملیات یک نقشه ویژگی است که نسبت فضائی بین این ویژگی‌ها را نشان می دهد.
-
لایه‌های پولینگ: این لایه‌ها اندازه فضایی نقشه ویژگی ها را کاهش می‌دهند که به کاهش تعداد پارامترها و میزان محاسبات در شبکه کمک می‌کند. عملیات‌های معمول پولینگ شامل پولینگ حداکثر و پولینگ میانگین است.
-
لایه‌های تمام متصل: این لایه‌ها شبیه لایه‌های پنهان در یک شبکه عصبی سنتی هستند و برای انجام پیش‌بینی یا طبقه‌بندی نهایی استفاده می‌شوند.
در اینجا یک نمونه از یک معماری ساده CNN برای طبقه بندی تصویر آمده است:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))در این مثال، ما یک CNN با سه لایه پیچشی، دو لایه پولینگ و دو لایه کاملاً متصل داریم. ورودی به مدل، تصویر طبقه‌بندی 28x28 نقطه‌ای است و خروجی یک توزیع احتمال به تعداد 10 کلاس است (مانند اعداد 0-9).
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) نوعی شبکه عصبی هستند که برای پردازش داده های متوالی مانند متن، گفتار یا داده‌های سری زمانی طراحی شده‌اند. برخلاف شبکه‌های عصبی feedforward که هر ورودی را به صورت مستقل پردازش می‌کنند، شبکه‌های RNN یک حالت مخفی را که در هر گام زمانی بروزرسانی می‌شود، حفظ می‌کنند و اجازه می‌دهند الگوها را در داده‌های متوالی یاد بگیرند.
اجزای کلیدی یک RNN عبارتند از:
-
ورودی: ورودی RNN در هر گام زمانی است که ممکن است یک کلمه در یک جمله متن یا یک نقطه داده در سری زمانی باشد.
-
حالت مخفی: حالت داخلی RNN است که در هر گام زمانی براساس ورودی فعلی و حالت مخفی قبلی به‌روز می‌شود.
-
خروجی: خروجی RNN در هر گام زمانی است که ممکن است یک پیش‌بینی یا نسخه تبدیل شده از ورودی باشد.
در اینجا یک نمونه از RNN ساده برای تولید متن آمده است:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
# آماده‌سازی داده
text = "این یک متن نمونه برای آموزش یک مدل تولید متن است."
chars = sorted(set(text))
char_to_idx = {c: i for i, c in enumerate(chars)}
idx_to_char = {i: c for i, c in enumerate(chars)}
text_encoded = [char_to_idx[c] for c in text]
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(chars), 16, input_length=1))
model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
# آموزش مدل
X = [text_encoded[i:i+1] for i in range(len(text_encoded)-1)]
y = [text_encoded[i+1] for i in range(len(text_encoded)-1)]
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)در این مثال، ابتدا داده متن را با کدگذاری حروف به‌صورت عددی پیش‌پردازش می کنیم. سپس یک مدل RNN ساده با یک لایه تعبیه شده، یک لایه RNN ساده و یک لایه Dense برای خروجی تعریف می کنیم. مدل را روی داده‌های کد شده قرار می دهیم و می توانیم از مدل آموزش دیده برای تولید متن جدید با نمونه‌برداری از توزیع خروجی به هر گام زمانی استفاده کنیم.
شبکه‌های مولد و بیننده ستیزی (GANs)
شبکه‌های مولد و تبدیل‌ساز (GANs) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که برای تولید داده جدید مانند تصاویر، متن یا موسیقی استفاده می‌شوند. GANها شامل دو شبکه عصبی هستند که به نحو متقابل آموزش داده می‌شوند: شبکه مولد و شبکه بیننده.
شبکه مولد مسئول تولید داده جدید است، در حالی که شبکه بیننده مسئول تمیز کردن بین داده‌های واقعی و داده‌های تولیدشده است. دو شبکه به صورت متقابل آموزش داده می‌شوند، در حالی که شبکه مولد تلاش می‌کند داده‌ای تولید کند که با داده‌های واقعی تمایز ندهد و شبکه بیننده سعی می‌کند بین داده‌های واقعی و داده‌های تولیدشده تمایز قائل شود.
در اینجا یک مثال ساده از GAN برای تولید اعداد MNIST آورده شده است:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout
# روشن کردن مجموعه داده MNIST
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = (X_train.astype('float32') - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
# تعریف مولد
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7*7*256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
# تعریف تشخیص دهنده
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# تعریف مدل GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
# آموزش مدل GAN
for epoch in range(100):
# آموزش تشخیص دهنده
noise = tf.random.normal([32, 100])
generated_images = generator.predict(noise)
X_real = X_train[np.random.randint(0, X_train.shape[0], size=32)]
discriminator.trainable = True
d_loss_real = discriminator.train_on_batch(X_real, np.ones((32, 1)))
d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, np.zeros((32, 1)))
d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
# آموزش مولد
noise = tf.random.normal([32, 100])
discriminator.trainable = False
g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((32, 1)))
# چاپ پیشرفت
print(f'دوره {epoch+1}: d_loss={d_loss:.4f}, g_loss={g_loss:.4f}')در این مثال، یک شبکه مولد و یک شبکه تشخیص دهنده تعریف می‌کنیم و سپس آنها را با استفاده از مدل GAN به صورت مقابله‌ای آموزش می‌دهیم. شبکه مولد مسئول تولید ارقام جدید MNIST است، در حالی که شبکه تشخیص دهنده مسئول تمییز دادن بین ارقام واقعی و ارقام تولید شده است. پس از آموزش، می‌توانیم از شبکه مولد برای تولید ارقام جدید MNIST استفاده کنیم.
نتیجه گیری
در این آموزش، چندین مفهوم و معماری کلیدی یادگیری عمیق از جمله شبکه‌های عصبی پیشرو (Feedforward Neural Networks)، شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNNs)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs) و شبکه‌های مولد مقابله‌ای (Generative Adversarial Networks - GANs) را پوشش داده‌ایم. ما نمونه‌ها و قطعات کد مشخصی ارائه داده‌ایم تا نشان دهیم چگونه این مدل‌ها قابل پیاده‌سازی و به وظایف مختلف بکارگیری می‌شوند.
یادگیری عمیق یک حوزه در حال تکامل است که استفاده‌های گسترده‌ای دارد، از تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی تا روباتیک و سامانه‌های خودکار. در حالی که این حوزه به طور پیوسته پیشرفت می‌کند، مهم است که با آخرین پژوهش‌ها و توسعه‌ها از جمله آزمایش و بررسی مداوم و کاوش ایده‌های جدید بروز باشیم.
امیدواریم این آموزش به شما توانایی و پایه‌ای محکم در یادگیری عمیق را ارائه داده و شما را به کاوش و استفاده بیشتر از این تکنیک‌های قدرتمند در پروژه‌های خود ترغیب کرده باشد. موفق و پیروز باشید!