DCNN (Deep Convolutional Neural Networks) چیست؟ توضیح داده شده است!

معرفی DCNN

یادگیری عمیق (Deep Learning) حوزه هوش مصنوعی را متحول کرده و به ماشین ها امکان می دهد تا با دقت بی سابقه ای وظایف پیچیده را یاد بگیرند و انجام دهند. یکی از مهم ترین دستاوردهای یادگیری عمیق، توسعه شبکه های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks یا CNNs) بوده است. CNNها به عنوان معماری پیشفرض برای وظایف بینایی کامپیوتری مانند طبقه بندی تصاویر، شناسایی اشیا و سگمنت بندی معنایی شناخته می شوند. در این مقاله، به بررسی عمیق دنیای CNNها می پردازیم و معماری، جزئیات فنی، فرآیند آموزش، کاربردها و جهت های آینده آنها را کاوش می کنیم.

معماری CNNها

CNNها برای پردازش داده های شبکه مانند تصاویر طراحی شده اند و از ساختار فضایی ورودی بهره می برند. بلوک های ساختاری اصلی CNNها عبارتند از:

• لایه های کانولوشنی: این لایه ها عملیات کانولوشن را انجام می دهند که شامل لغزش مجموعه ای از فیلترهای قابل یادگیری روی تصویر ورودی برای استخراج ویژگی ها است. هر فیلتر مسئول شناسایی الگوها یا ویژگی های خاصی در تصویر است.
• لایه های پولینگ: لایه های پولینگ ابعاد فضایی نقشه های ویژگی را کاهش می دهند، پیچیدگی محاسباتی را کاهش می دهند و تغییرناپذیری نسبت به جابجایی را فراهم می کنند. رایج ترین انواع پولینگ، پولینگ حداکثر و پولینگ میانگین هستند.
• لایه های کاملاً متصل: پس از لایه های کانولوشنی و پولینگ، ویژگی های استخراج شده مسطح سازی می شوند و از طریق یک یا چند لایه کاملاً متصل عبور می کنند. این لایه ها وظیفه طبقه بندی نهایی یا رگرسیون را انجام می دهند.

CNNها همچنین از توابع فعال سازی مانند ReLU (Rectified Linear Unit) استفاده می کنند تا غیرخطی بودن را به شبکه معرفی کرده و یادگیری الگوهای پیچیده را امکان پذیر سازند.

طی سال ها، معماری های مختلف CNN پیشنهاد شده است که هر کدام ایده های جدیدی را معرفی کرده و وضعیت موجود در بینایی کامپیوتری را ارتقا داده اند. برخی از معماری های برجسته عبارتند از:ترجمه فارسی:

• LeNet: یکی از اولین معماری‌های CNN، که توسط Yann LeCun در دهه 1990 برای تشخیص ارقام دستنویس توسعه داده شد.
• AlexNet: برنده چالش تشخیص بصری مقیاس بزرگ ImageNet (ILSVRC) در سال 2012، که موجب احیای یادگیری عمیق در بینایی کامپیوتری شد.
• VGGNet: یک معماری CNN عمیق‌تر که اهمیت عمق شبکه را برای بهبود عملکرد نشان داد.
• GoogLeNet (Inception): مفهوم ماژول‌های Inception را معرفی کرد، که به شبکه امکان می‌دهد ویژگی‌های چند مقیاسی را به طور کارآمد یاد بگیرد.
• ResNet: اتصالات باقی‌مانده را معرفی کرد، که امکان آموزش شبکه‌های بسیار عمیق (تا صدها لایه) را بدون رنج بردن از مشکل گرادیان محو شونده فراهم می‌کند.

معماری CNN

جزئیات فنی

بیایید به جنبه‌های فنی CNN‌ها عمیق‌تر نگاه کنیم:

عملیات卷积

عملیات کانولوشن هسته اصلی ساختار CNN است. این عملیات شامل لغزش مجموعه‌ای از فیلترهای قابل یادگیری (که به آنها هسته‌ها نیز گفته می‌شود) روی تصویر ورودی است. هر فیلتر یک ماتریس کوچک از وزن‌ها است که با تصویر ورودی کانولوشن می‌شود تا یک نقشه ویژگی تولید کند. عملیات کانولوشن را می‌توان به صورت ریاضی به این صورت نشان داد:

خروجی(i, j) = مجموع(ورودی(i+m, j+n) * فیلتر(m, n))

که در آن خروجی(i, j) مقدار در موقعیت (i, j) در نقشه ویژگی خروجی است، ورودی(i+m, j+n) مقدار در موقعیت (i+m, j+n) در تصویر ورودی است، و فیلتر(m, n) مقدار در موقعیت (m, n) در فیلتر است.

عملیات کانولوشن دو پارامتر فرعی مهم دارد:

• پرکردن: پرکردن پیکسل‌های اضافی اطراف لبه‌های تصویر ورودی را برای کنترل ابعاد فضایی نقشه ویژگی خروجی اضافه می‌کند. استراتژی‌های رایج پرکردن شامل "معتبر" (بدون پرکردن) و "یکسان" (پر کردن به طوری که اندازه خروجی مانند اندازه ورودی باشد) است.

• گام: گام میزان قدم‌هایی است که فیلتر روی تصویر ورودی حرکت می‌کند. گام 1 به معنای حرکت فیلتر یک پیکسل در هر بار است، در حالی که گام 2 به معنای حرکت فیلتر دو پیکسل در هر بار است.### عملیات پولینگ لایه‌های پولینگ ابعاد فضایی نقشه‌های ویژگی را کاهش می‌دهند، پیچیدگی محاسباتی را کاهش می‌دهند و تغییرناپذیری نسبت به جابجایی را فراهم می‌کنند. دو نوع رایج پولینگ عبارتند از:

• پولینگ حداکثر: بیشترین مقدار را در یک همسایگی محلی از نقشه ویژگی انتخاب می‌کند.

• پولینگ میانگین: میانگین مقادیر را در یک همسایگی محلی از نقشه ویژگی محاسبه می‌کند.

لایه‌های پولینگ معمولاً اندازه (مثلاً 2x2) و گام ثابت دارند و پارامترهای قابل یادگیری ندارند.

پس‌انتشار در شبکه‌های عصبی کانولوشنی

آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنی شامل بهینه‌سازی پارامترهای قابل یادگیری (وزن‌ها و بایاس‌ها) برای به حداقل رساندن تابع زیان است. این امر از طریق الگوریتم پس‌انتشار محقق می‌شود، که گرادیان‌های زیان را نسبت به پارامترها محاسبه می‌کند و آن‌ها را با استفاده از یک الگوریتم بهینه‌سازی مانند گرادیان نزولی تصادفی (SGD) یا آدام به‌روز می‌کند.

در شبکه‌های عصبی کانولوشنی، الگوریتم پس‌انتشار برای مدیریت ساختار فضایی نقشه‌های ویژگی تطبیق داده می‌شود. گرادیان‌ها با استفاده از قاعده زنجیره محاسبه می‌شوند و عملیات کانولوشن به صورت معکوس انجام می‌شود تا گرادیان‌ها را در سراسر شبکه انتشار دهد.

تکنیک‌های تنظیم‌کننده

برای جلوگیری از بیش‌برازش و بهبود تعمیم‌پذیری، شبکه‌های عصبی کانولوشنی از تکنیک‌های تنظیم‌کننده مختلفی استفاده می‌کنند:

• ریزش: به طور تصادفی بخشی از نورون‌ها را در طول آموزش حذف می‌کند، مجبور کردن شبکه به یادگیری ویژگی‌های مقاوم‌تر.
• نرمال‌سازی دسته: فعال‌سازی‌های هر لایه را نرمال‌سازی می‌کند، کاهش جابجایی کواریانس داخلی و امکان آموزش سریع‌تر و نرخ‌های یادگیری بالاتر را فراهم می‌کند.

توابع زیان برای شبکه‌های عصبی کانولوشنی

انتخاب تابع زیان بستگی به وظیفه خاص دارد. برای وظایف طبقه‌بندی، رایج‌ترین تابع زیان، زیان آنتروپی متقابل است که میزان تفاوت بین احتمالات طبقه‌بندی پیش‌بینی‌شده و برچسب‌های واقعی را اندازه‌گیری می‌کند. زیان آنتروپی متقابل معمولاً با تابع نرم‌افزاری ترکیب می‌شود که خروجی خام شبکه را به احتمالات طبقه‌بندی تبدیل می‌کند.## آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنی آموزش شبکه‌های عصبی کانولوشنی شامل چندین مرحله کلیدی است:

آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش

• افزایش داده‌ها: برای افزایش اندازه و تنوع مجموعه آموزشی، می‌توان از تکنیک‌های مختلف افزایش داده‌ها مانند برش تصادفی، چرخش، مقیاس‌دهی و واژگونی استفاده کرد.
• پیش‌پردازش و نرمال‌سازی: تصاویر ورودی معمولاً با کم کردن مقدار پیکسل میانگین و نرمال‌سازی مقادیر پیکسل به یک محدوده ثابت (مثلاً بین 0 و 1 یا بین -1 و 1) پیش‌پردازش می‌شوند.

الگوریتم‌های بهینه‌سازی

• گرادیان نزولی تصادفی (SGD): ساده‌ترین الگوریتم بهینه‌سازی که پارامترها را در جهت گرادیان منفی تابع هزینه به‌روز می‌کند.
• آدام: یک الگوریتم بهینه‌سازی تطبیقی که نرخ‌های یادگیری فردی را برای هر پارامتر بر اساس لحظه اول و دوم گرادیان‌ها محاسبه می‌کند.

تنظیم پارامترهای فرا

پارامترهای فرا تنظیماتی هستند که فرآیند آموزش و معماری شبکه عصبی کانولوشنی را کنترل می‌کنند. برخی از پارامترهای فرا مهم عبارتند از:

• نرخ یادگیری: اندازه گام به‌روزرسانی پارامترها در طول بهینه‌سازی.
• اندازه دسته: تعداد نمونه‌های آموزشی که در هر تکرار الگوریتم بهینه‌سازی پردازش می‌شوند.
• تعداد اپوک‌ها: تعداد دفعاتی که مجموعه آموزشی کامل از طریق شبکه عبور داده می‌شود.

تنظیم پارامترهای فرا شامل یافتن بهترین ترکیب پارامترهای فرا است که عملکرد بهتری را در مجموعه اعتبارسنجی به دست می‌آورد.

یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق

یادگیری انتقالی تکنیکی است که از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده شبکه عصبی کانولوشنی برای حل وظایف جدید با داده‌های آموزشی محدود استفاده می‌کند. مدل از پیش آموزش‌دیده که ویژگی‌های مفید را از مجموعه داده بزرگی (مانند ImageNet) یاد گرفته است، به عنوان نقطه شروع استفاده می‌شود. این مدل می‌تواند با آموزش تنها چند لایه آخر یا کل شبکه بر روی مجموعه داده‌های خاص وظیفه جدید، تنظیم دقیق شود.

کاربردهای شبکه‌های عصبی کانولوشنی

شبکه‌های عصبی کانولوشنی با موفقیت در طیف گسترده‌ای از وظایف بینایی کامپیوتری اعمال شده‌اند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

• طبقه‌بندی تصویر: اختصاص برچسب کلاس به یک تصویر ورودی، مانند شناسایی اشیا، صحنه‌ها یا چهره‌ها.
• شناسایی اشیا: مکان‌یابی و طبقه‌بندی چندین شیء در یک تصویر، اغلب با استفاده از جعبه‌های محاط.
• سگمنت‌بندی معنایی: اختصاص برچسب کلاس به هر پیکسل در یک تصویر، امکان درک دقیق مرزهای اشیا و درک صحنه را فراهم می‌کند.
• شناسایی چهره: شناسایی یا تأیید هویت افراد بر اساس ویژگی‌های چهره آنها.
• تحلیل تصاویر پزشکی: تشخیص ناهنجاری‌ها، سگمنت‌بندی ساختارهای آناتومیکی و کمک به تشخیص از تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، اسکن CT و MRI.

پیشرفت‌ها و جهت‌های آینده

حوزه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) همواره در حال تکامل است و معماری‌ها و تکنیک‌های جدیدی برای بهبود عملکرد و کارایی پیشنهاد می‌شود. برخی از تحولات اخیر شامل موارد زیر است:

• مکانیزم‌های توجه: ادغام ماژول‌های توجه در CNN‌ها برای تمرکز بر بخش‌های مرتبط‌تر تصویر ورودی، بهبود تفسیرپذیری و عملکرد.
• شبکه‌های کپسول: معماری جدیدی که هدف آن حفظ روابط فضایی سلسله‌مراتبی بین ویژگی‌ها است، که ممکن است به تعمیم‌پذیری بهتر و مقاومت بیشتر در برابر تغییرات ورودی منجر شود.
• CNN‌های کارآمد برای دستگاه‌های موبایل و تعبیه‌شده: طراحی معماری‌های CNN فشرده و محاسباتی کارآمد، مانند MobileNet و ShuffleNet، برای امکان استقرار در دستگاه‌های با منابع محدود.
• یادگیری غیرنظارتی و نیمه‌نظارتی با CNN‌ها: بهره‌گیری از مقادیر زیاد داده‌های برچسب‌نخورده برای یادگیری نمایش‌های معنادار، کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌خورده گران.
• ادغام CNN‌ها با سایر تکنیک‌های یادگیری عمیق: ترکیب CNN‌ها با شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای وظایف مربوط به داده‌های توالی‌دار، یا با شبکه‌های تولیدی رقابتی (GAN) برای سنتز تصویر و انتقال سبک.

نتیجه‌گیری

شبکه‌های عصبی کانولوشنی عمیق انقلابی در حوزه بینایی ماشین ایجاد کرده‌اند و به ماشین‌ها امکان دستیابی به عملکرد در سطح انسان را داده‌اند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

کانولوشن عمیق (CNN) به طور گسترده‌ای در طیف وسیعی از وظایف استفاده می‌شود. با بهره‌گیری از ساختار فضایی تصاویر و یادگیری ویژگی‌های سلسله‌مراتبی، CNN‌ها به رویکرد غالب برای کاربردهای مرتبط با تصویر تبدیل شده‌اند.

در این مقاله، ما به بررسی معماری CNN‌ها پرداختیم و به جزئیات فنی عملیات کانولوشن و پولینگ، پس‌انتشار، تکنیک‌های نظم‌دهی و توابع هزینه پرداختیم. همچنین فرآیند آموزش را شامل آماده‌سازی داده‌ها، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، تنظیم پارامترهای فرعی و یادگیری انتقالی را بررسی کردیم.

کاربردهای CNN‌ها در حوزه‌های مختلفی از طبقه‌بندی تصویر و شناسایی اشیا تا شناسایی چهره و تحلیل تصاویر پزشکی گسترده است. همانطور که این حوزه همچنان در حال پیشرفت است، می‌توان انتظار داشت که پیشرفت‌های بیشتری در معماری‌های CNN، پیاده‌سازی کارآمد، یادگیری بدون نظارت و ادغام با سایر تکنیک‌های یادگیری عمیق را شاهد باشیم.

علی‌رغم پیشرفت‌های چشمگیر CNN‌ها، همچنان چالش‌هایی وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرند، مانند بهبود قابلیت تفسیر، مقاومت در برابر نمونه‌های مخرب و یادگیری از داده‌های برچسب‌گذاری شده محدود. همانطور که محققان و متخصصان به مرزهای CNN‌ها ادامه می‌دهند، می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده شاهد پیشرفت‌های چشمگیرتری در بینایی کامپیوتری و هوش مصنوعی باشیم.