چگونگی درک برنامه‌ریزی GPU به سادگی و سرعت
معرفی برنامه‌ریزی GPU
I. معرفی برنامه‌ریزی GPU
A. اهمیت برنامه‌ریزی GPU در یادگیری عمیق
برنامه‌ریزی GPU نقش کلیدی در یادگیری عمیق (Deep Learning) دارد، زیرا تعیین می‌کند چگونه منابع محاسباتی GPU برای بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شوند. برنامه‌ریزی GPU کارآمد می‌تواند به طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری عمیق، به‌طور قابل ملاحظه‌ای کمک کند تا توانایی تولید، تاخیر، و کارایی انرژی باریکه‌های یادگیری عمیق بهبود یابد.
B. مروری بر معماری GPU و پردازش موازی
GPUها برای محاسبات شدیداً موازی طراحی شده‌اند و دارای تعداد زیادی هسته پردازشی هستند که می‌توانند عملیات‌های متعدد را به صورت همزمان اجرا کنند. این قابلیت پردازش موازی به‌خصوص برای عملیات‌های ماتریسی (Matrix Operations) و محاسبات Tensor که در الگوریتم‌های یادگیری عمیق مرکزی هستند، بسیار مناسب است. برای برنامه‌ریزی کارآمد GPU در یادگیری عمیق، درک معماری GPU زیربنای اصلی برنامه‌ریزی GPU است.
II. درک برنامه‌ریزی GPU
A. اصول برنامه‌ریزی GPU
1. توزیع بارکاری
برنامه‌ریزی GPU به هدف توزیع منابع بار کاری به نحوی کاربردی، به منظور اطمینان از استفاده کارآمد همه هسته‌های پردازشی و بهینه‌سازی عملکرد کل سیستم می‌پردازد.
2. تخصیص منابع
برنامه‌ریزی GPU شامل تخصیص منابع GPU (مثل حافظه، ثبات دهی و واحدهای محاسباتی) به وظایف و فرآیندهای مختلف موجود در GPU می‌شود. تخصیص منابع بهینه برای حداکثر استفاده از GPU و کاهش تداخل منابع بسیار مهم است.
3. بهینه‌سازی تاخیر
برنامه‌ریزی GPU همچنین به کمینه کردن تاخیر بارکاریهای یادگیری عمیق تمرکز دارد و اطمینان می‌یابد که وظایف در محدوده زمانی مورد نیاز تکمیل می‌شوند و کارایی کل سیستم حفظ می‌شود.
B. انواع الگوریتم‌های برنامه‌ریزی GPU
1. برنامه‌ریزی استاتیک
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی استاتیک تصمیمات برنامه‌ریزی را قبل از اجرای واقعی بارکاری اتخاذ می‌کنند و بر اساس ویژگی‌ها و نیازهای منابع شناخته شده یا تخمین زده شده وظایف، تصمیم‌های برنامه‌ریزی می‌گیرند. این الگوریتم‌ها عموماً برای بارکاریهای آفلاین یا پیش‌تعیین شده استفاده می‌شوند.
2. برنامه‌ریزی پویا
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا تصمیمات برنامه‌ریزی را در زمان اجرا اتخاذ می‌کنند و با تغییر بار کاری و دسترسی به منابع، برنامه‌ریزی را تطبیق می‌دهند. این الگوریتم‌ها برای مدیریت بارکاریهای پیش‌بین‌نشده یا شدیداً متغیر بهتر مناسب هستند.
3. برنامه‌ریزی ترکیبی
دستکم از عناصر برنامه‌ریزی استاتیک و پویا استفاده می‌کند تا با بهره‌بردن از قدرت هرکدام، یک راه‌حل برنامه‌ریزی جامع و بیشتر انعطاف‌پذیر برای بارکاریهای یادگیری عمیق فراهم کند.
III. برنامه‌ریزی استاتیک GPU
A. برنامه‌ریزی آفلاین
1. نمره‌دهی به وظیفه
در برنامه‌ریزی آفلاین، وظایف بر اساس عواملی مانند مهلت، نیازهای منابع و یا اهمیت وظیفه در جریان کلی یادگیری عمیق، نمره‌بندی می‌شوند.
2. تخصیص منابع
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی آفلاین، منابع GPU را بر اساس نیازهای منابع و ظرفیت GPUهای موجود، به وظایف تخصیص می‌دهند تا وظایف بدون تداخل منابع اجرا شوند.
3. توازن بارکاری
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی آفلاین همچنین به توازن بارکاری در منابع GPU موجود توجه دارند تا از همه هسته‌های پردازشی به روش کارآمد استفاده شود و عملکرد کل سیستم بهینه شود.
B. برنامه‌ریزی مبتنی بر الگوریتم‌های هیوریستیک
1. الگوریتم‌های ساده
مجموعه‌ای از الگوریتم‌های برنامه‌ریزی مبتنی بر هیوریستیک که در هر مرحله تصمیم بهینه محلی را انتخاب می‌کنند، با هدف یافتن بهینه سراسری. به دلیل سادگی و کارآیی محاسباتی، این الگوریتم‌ها معمولاً برای برنامه‌ریزی استاتیک GPU استفاده می‌شوند.
def greedy_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
"""
الگوریتم برنامه‌ریزی GPU سختگیرانه.
Args:
tasks (list): لیست وظایف برای برنامه‌ریزی.
gpu_resources (dict): فهرست منابع موجود GPU.
Returns:
dict: نگاشت وظایف به منابع GPU.
"""
schedule = {}
for task in tasks:
best_gpu = None
min_utilization = float('inf')
for gpu, resources in gpu_resources.items():
if resources['memory'] >= task['memory'] and \
resources['compute'] >= task['compute']:
utilization = (resources['memory'] - task['memory']) / resources['memory'] + \
(resources['compute'] - task['compute']) / resources['compute']
if utilization < min_utilization:
best_gpu = gpu
min_utilization = utilization
if best_gpu is not None:
schedule[task] = best_gpu
gpu_resources[best_gpu]['memory'] -= task['memory']
gpu_resources[best_gpu]['compute'] -= task['compute']
else:
raise ValueError(f"غیر قادر به برنامه‌ریزی وظیفه {task} هستید.")
return schedule2. الگوریتم‌های ژنتیک
مجموعه‌ای از الگوریتم‌های برنامه‌ریزی مبتنی بر هیوریستیک که بر اساس فرآیند گزینش و تکامل در طبیعت الهام گرفته شده‌اند. این الگوریتم‌ها برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده، از جمله برنامه‌ریزی استاتیک GPU، مناسب هستند.
3. تبرید شبیه‌سازی شده
الگوریتم بهینه‌سازی بر اساس تبرید شبیه‌سازی که فرایند فیزیکی تبرید در متالورژی را شبیه‌سازی می‌کند. در این الگوریتم، فضای حل را سیستماتیک بررسی کرده و تدریجاً به برنامه بهینه نزدیک می‌شود. می‌توان این الگوریتم را برای مشکلات برنامه‌ریزی استاتیک GPU بکار برد که در فضای راه‌حل جستجو می‌کند و به طور تدریجی به برنامه بهینه نزدیک می‌شود.
C. رویکردهای بهینه‌سازی ریاضی
1. برنامه‌ریزی خطی
راهکار بهینه‌سازی ریاضی است که می‌توان برای برنامه‌ریزی استاتیک GPU استفاده کرد، به طوری که هدف یافتن تخصیص بهینه منابع GPU به وظایف بودارد همزمان با رعایت مجموعه‌ای از محدودیت‌های خطی.
import numpy as np
from scipy.optimize import linprog
def linear_programming_gpu_scheduler(tasks, gpu_resources):
"""
الگوریتم برنامه‌ریزی GPU مبتنی بر برنامه‌ریزی خطی.
Args:
tasks (list): لیست وظایف برای برنامه‌ریزی.
gpu_resources (dict): فهرست منابع موجود GPU.
Returns:
dict: نگاشت وظایف به منابع GPU.
"""
num_tasks = len(tasks)
num_gpus = len(gpu_resources)
# تعیین ضرایب تابع هدف
c = np.ones(num_tasks * num_gpus)
# تعیین ماتریس محدودیت
A_eq = np.zeros((num_tasks + num_gpus, num_tasks * num_gpus))
b_eq = np.zeros(num_tasks + num_gpus)
# محدودیت‌های وظیفه
for i in range(num_tasks):
A_eq[i, i * num_gpus:(i + 1) * num_gpus] = 1
b_eq[i] = 1
# محدودیت‌های منبع GPU
for j in range(num_gpus):
A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] = [task['memory'] for task in tasks]
A_eq[num_tasks + j, j::num_gpus] += [task['compute'] for task in tasks]
b_eq[num_tasks + j] = gpu_resources[j]['memory'] + gpu_resources[j]['compute']
# حل مسئله بهینه‌سازی خطی
x = linprog(c, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq)
# استخراج نگاشت وظیفه به GPU
schedule = {}
for i in range(num_tasks):
for j in range(num_gpus):
if x.x[i * num_gpus + j] > 0:
schedule[tasks[i]] = list(gpu_resources.keys())[j]
return schedule2. برنامه‌ریزی صحیح
راهکار بهینه‌سازی ریاضی است که می‌توان برای برنامه‌ریزی استاتیک GPU استفاده کرد، به طوری که هدف یافتن تخصیص منابع بهینه GPU به وظایف با رعایت مجموعه‌ای از محدودیت‌های صحیح می‌باشد.
3. بهینه‌سازی محدب
راهکار بهینه‌سازی ریاضی است که در برنامه‌ریزی استاتیک GPU، هدف یافتن تخصیص منابع بهینه GPU به وظایف را با رعایت کردش محدودیت‌ها و عملکرد دارد.
IV. برنامه‌ریزی پویا GPU
A. برنامه‌ریزی آنلاین
1. مدیریت بارکاری به‌صورت زمان‌واقع
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا GPU باید قادر باشند تغییرات زمان‌واقع در بارکاری مانند ورود وظایف جدید یا تکمیل وظایف موجود را مدیریت کنند و تصمیم‌های برنامه‌ریزی را به‌مناسبت آنها تنظیم کنند.
2. تخصیص منابع تطبیق‌پذیر
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا GPU باید منابع GPU را به‌صورت تطبیقی به وظایف تخصیص دهند و با تغییر بارکاری و تغییر در دسترسی منابع، تخصیص را تغییر دهند.
3. تعلیق و مهاجرت
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا GPU باید قابلیت پشتیبانی از تعلیق و مهاجرت وظیفه را داشته باشند، به‌گونه‌ای که وظایف می‌توانند به‌صورت موقت متوقف شد و در ادامه، در منبع GPU دیگری ادامه یابند تا به تغییرات شرایط بارکاری پاسخ دهند.
B. برنامه‌ریزی مبتنی بر یادگیری تقویتی
1. فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی GPU مبتنی بر یادگیری تقویتی می‌توانند به‌صورت فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDPs) تعریف شوند، در این روش برنامه‌ریزی، تصمیمات برنامه‌ریزی براساس حالت جاری سیستم و پاداش‌های آینده پیش‌بینی شده انجام می‌شوند.
import gym
import numpy as np
from stable_baselines3 import PPO
class GPUSchedulingEnv(gym.Env):
"""
محیط بازی ژیم برنامه‌ریزی GPU با استفاده از یادگیری تقویتی.
"""
def __init__(self, tasks, gpu_resources):
self.tasks = tasks
self.gpu_resources = gpu_resources
self.action_space = gym.spaces.Discrete(len(self.gpu_resources))
self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(len(self.tasks) + len(self.gpu_resources),))
def reset(self):
self.task_queue = self.tasks.copy()
self.gpu_utilization = [0.0] * len(self.gpu_resources)
return self._get_observation()
def step(self, action):
# وظیفه جاری را به GPU انتخاب شده اختصاص می‌دهد
task = self.task_queue.pop(0)Comment Translations:
How to Understand GPU Scheduling Easily and Quickly => چگونگی درک برنامه‌ریزی GPU به سادگی و سرعت
Introduction to GPU Scheduling => معرفی برنامه‌ریزی GPU
Importance of GPU Scheduling in Deep Learning => اهمیت برنامه‌ریزی GPU در یادگیری عمیق
Introduction to GPU Scheduling => معرفی برنامه‌ریزی GPU
Overview of GPU Architecture and Parallel Processing => مروری بر معماری GPU و پردازش موازی
Understanding GPU Scheduling => درک برنامه‌ریزی GPU
Principles of GPU Scheduling => اصول برنامه‌ریزی GPU
Workload Distribution => توزیع بارکاری
Resource Allocation => تخصیص منابع
Latency Optimization => بهینه‌سازی تاخیر
Types of GPU Scheduling Algorithms => انواع الگوریتم‌های برنامه‌ریزی GPU
Static Scheduling => برنامه‌ریزی استاتیک
Dynamic Scheduling => برنامه‌ریزی پویا
Hybrid Scheduling => برنامه‌ریزی ترکیبی
Offline Scheduling => برنامه‌ریزی آفلاین
Task Prioritization => نمره‌دهی به وظیفه
Resource Allocation => تخصیص منابع
Load Balancing => توازن بارکاری
Heuristic-based Scheduling => برنامه‌ریزی مبتنی بر الگوریتم‌های هیوریستیک
Greedy Algorithms => الگوریتم‌های ساده
Genetic Algorithms => الگوریتم‌های ژنتیک
Simulated Annealing => تبرید شبیه‌سازی شده
Mathematical Optimization Approaches => رویکردهای بهینه‌سازی ریاضی
Linear Programming => برنامه‌ریزی خطی
Integer Programming => برنامه‌ریزی صحیح
Convex Optimization => بهینه‌سازی محدب
Online Scheduling => برنامه‌ریزی آنلاین
Real-time Workload Management => مدیریت بارکاری به‌صورت زمان‌واقع
Adaptive Resource Allocation => تخصیص منابع تطبیق‌پذیر
Preemption and Migration => تعلیق و مهاجرت
Reinforcement Learning-based Scheduling => برنامه‌ریزی مبتنی بر یادگیری تقویتی
Markov Decision Processes => فرایندهای تصمیم‌گیری مارکوفgpu = list(self.gpu_resources.keys())[action]
self.gpu_utilization[action] += task['memory'] + task['compute']
محاسبه پاداش بر اساس وضعیت فعلی
reward = self._calculate_reward()
بررسی آیا قسمت تمام شده است
done = len(self.task_queue) == 0
return self._get_observation(), reward, done,
def _get_observation(self): return np.concatenate((np.array([len(self.task_queue)]), self.gpu_utilization))
def _calculate_reward(self):
تابع پاداش را اینجا پیاده سازی کنید
return -np.mean(self.gpu_utilization)
آموزش عامل PPO
env = GPUSchedulingEnv(tasks, gpu_resources) model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=100000)
2. یادگیری عمیق Q-Learning
یادگیری عمیق Q-Learning یک الگوریتم یادگیری تقویتی است که برای زمانبندی پویا GPU قابل استفاده است، جایی که برنامه‌ریزی می‌آموزد تصمیمات بهینه را با آموزش یک شبکه عصبی عمیق جریان Q تقریب بدهد.
3. روش‌های گرادیان سیاست
روش‌های گرادیان سیاست یک کلاس از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی هستند که برای زمانبندی پویا GPU قابل استفاده هستند، جایی که برنامه‌ریزی می‌آموزد تصمیمات بهینه را با بهینه‌سازی مستقیم تابع سیاست پارامتری در بیاید.
C. رویکردهای نظریه صف
1. مدل‌های صف
نظریه صف قابل استفاده برای نمایش رفتار زمانبندی پویا GPU است، جایی که وظایف وارد می‌شوند و توسط منابع GPU در دسترس پردازش می‌شوند. مدل‌های صف می‌توانند برای ارائه نکات نظری در مورد عملکرد سیستم زمانبندی و کمک به طراحی الگوریتم‌های زمانبندی موثر باشند.
2. کنترل پذیرش
رویکردهای مبتنی بر نظریه صف همچنین می‌توانند برای کنترل پذیرش در زمانبندی پویا GPU استفاده شوند، جایی که برنامه‌ریز تصمیم می‌گیرد که وظایف ورودی را بر اساس وضعیت فعلی سیستم و تأثیر مورد انتظار بر عملکرد کلی قبول یا رد کند.
3. سیاست‌های زمانبندی
نظریه صف می‌تواند برای تحلیل عملکرد سیاست‌های زمانبندی مختلف مانند اولین ورود، کوتاه‌ترین وظیفه ابتدا و یا زمانبندی مبتنی بر اولویت استفاده شود و برای طراحی الگوریتم‌های زمانبندی پویا GPU موثرتر استفاده شود.
V. زمانبندی ترکیبی GPU
A. ترکیب زمانبندی ثابت و پویا
1. زمانبندی سلسله مراتبی
رویکردهای زمانبندی ترکیبی GPU ممکن است تکنیک‌های زمانبندی ثابت و پویا را ترکیب کنند، جایی که برنامه‌ریز ثابت سطح‌بالا تصمیمات درشت در مورد تخصیص منابع را اتخاذ کرده و برنامه‌ریز پویا سطح پایین تصمیمات دقیق در مورد زمانبندی و مدیریت منابع را به ارمغان می‌آورد.
2. بارکارهای ناهمگن
رویکردهای زمانبندی ترکیبی GPU می‌تواند به خصوص برای مدیریت بارکارهای ناهمگن مفید باشد، جایی که انواع مختلفی از وظایف نیازهای منابع متفاوت و ویژگی‌های مختلف دارند. برنامه‌ریز ثابت می‌تواند به تخصیص منابع بلندمدت پرداخته و برنامه‌ریز پویا می‌تواند با شرایط تغییر دهنده بارکاری سازگار شود.
3. پیش‌بینی بارکاری
رویکردهای زمانبندی ترکیبی GPU ممکن است از روش‌های پیش‌بینی بارکاری نیز استفاده کنند، جایی که برنامه‌ریز ثابت از ویژگی‌ها و نیازهای پیش‌بینی شده وظیفه برای اتخاذ تصمیمات مطلع‌تر استفاده کند.
شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری مانند تصاویر و ویدیوها بسیار مناسب‌اند. CNN ها تحت تأثیر ساختار قشر بصری انسان قرار می‌گیرند و برای خودکار آموزی و استخراج ویژگی‌های سلسله مراتبی از داده‌ها طراحی شده‌اند.
اجزای کلیدی یک معماری CNN عبارتند از:
- لایه‌های کانولوشنی: این لایه‌ها یک مجموعه قابل یادگیری از فیلترها (همچنین به عنوان هسته‌ها معروف) را به تصویر ورودی اعمال می‌کنند و یک نقشه ویژگی ایجاد می‌کنند که حضور ویژگی‌های خاص در تصویر را ثبت می‌کند.
- لایه‌های تجمیعی: این لایه‌ها ابعاد فضایی نقشه ویژگی‌ها را کاهش می‌دهند و به کمک کردن نمایش‌ها را بدون توجه به گردش‌های کوچک در ورودی- ایجادی بدون توجه به جابجایی‌های کوچک در ورودی پایدارتر و مقاومت‌تر می‌کنند.
- لایه‌های کاملاً متصل: این لایه‌ها مشابه لایه‌های دیگری در یک شبکه عصبی سنتی هستند و برای طبقه‌بندی ویژگی‌های استخراج شده توسط لایه‌های کانولوشن و تجمیع استفاده می‌شوند.
یک نمونه از یک معماری ساده CNN برای طبقه‌بندی تصویر به شرح زیر است:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# تعریف مدل
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'))
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])در این مثال، یک مدل CNN با سه لایه کانولوشنی، دو لایه تجمیع و دو لایه کاملاً متصل تعریف می‌کنیم. لایه کانولوشن اول یک تصویر خاکستری 28x28 را ورودی می‌گیرد (شکل ورودی (28، 28، 1)) و 32 تصفیه‌کننده به اندازه 3x3 را با استفاده از تابع فعال سازی ReLU اعمال می‌کند. سپس لایهٔ تجمیع ابعاد فضایی نقشه ویژگی‌ها را به طور خودکار به طریق پیش‌فرض (یعنی با تقسیم دوبه‌دو) کاهش می‌دهد.
لایه‌های کانولوشن دوم و سوم به استخراج ویژگی‌های پیچیده‌تر ادامه می‌دهند که پس از آن یک لایه تجمیع دیگر قرار می‌گیرد. در نهایت، نقشهٔ ویژگی هایپرمستطیل شده از طریق دو لایه کاملاً متصل می‌گذرد، لایهٔ اول با 64 واحد و لایهٔ دوم با 10 واحد (در اینجا تعداد کلاس‌ها در مسئله طبقه‌بندی) پایان می‌یابد.
سپس مدل با بهینه‌ساز Adam و تابع هزینه ضرر متقاطع دسته‌بندی، به همراه معیارهای دقت، کامپایل می‌شود.
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که برای پردازش داده‌های توالی مانند متن، گفتار و سری‌های زمانی مناسب هستند. بر خلاف شبکه‌های عصبی پیشرو، RNN ها قادر به نگه داشتن "حافظه" ورودی‌های قبلی هستند، که اجازه می‌دهد پیش‌بینی‌هایی را بر اساس اطلاعات فعلی و گذشته انجام دهند.
اجزای کلیدی یک بن‌بست RNN عبارتند از:
- دنباله ورودی: ورودی یک RNN یک دنباله از داده‌ها است، مانند یک جمله یا سری زمانی.
- حالت مخفی: حالت مخفی یک RNN حافظه شبکه را نشان می‌دهد که در هر مرحله بر اساس ورودی فعلی و حالت مخفی قبلی به روزرسانی می‌شود.
- دنباله خروجی: خروجی یک RNN می‌تواند یک دنباله خروجی باشد (به عنوان مثال، دنباله کلمات در یک مدل زبانی) یا یک خروجی تکی (به عنوان مثال، برچسب طبقه‌بندی).
نمونه‌ای از یک مدل ساده RNN برای طبقه‌بندی متنی به شرح زیر است:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(SimpleRNN(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])در این مثال، یک مدل RNN با سه لایه تعریف می‌کنیم:
- لایه تعبیه: این لایه ورودی متن را (نمایش شده به عنوان دنباله‌ای از شاخص‌های کلمه) به نمایشی دنس می‌کند، که هر کلمه به وسیله یک بردار 128 بعدی نشان می‌دهد.
- لایه SimpleRNN: این هسته اصلی مدل RNN است که دنباله ورودی را پردازش می‌کند و حالت مخفی و حالت بعدی را بر اساس ورودی فعلی و حالت مخفی قبلی به روز می‌کند. لایه RNN 64 واحد دارد.
- لایه Dense: این لایه نهایی است که خروجی لایه RNN را می‌گیرد و یک مقدار خروجی تکی (برچسبی تصویری) را تولید می‌کند.
مدل سپس با بهینه‌ساز Adam و تابع هزینه متقاطع دسته‌بندی دودویی، همراه با معیارهای دقت، کامپایل می‌شود.
حافظه کوتاه -بلند مدت (LSTM)
حافظه کوتاه -بلند مدت (LSTM) نوعی خاص از RNN است که طراحی شده است تا مشکل کاهش تدریجی گرادیان که می‌تواند برای RNN های استاندارد ساختن یادگیری وابستگی‌های طولانی در داده‌ها دشوار باشد، را برطرف کند. LSTM ها با معرفی ساختار سلولی پیچیده‌تری که شامل دروازه ها برای کنترل جریان اطلاعات است، این کار را انجام می‌دهند.
اجزای کلیدی یک سلول LSTM عبارتند از:
- دروازه فراموشی: این دروازه تعیین می‌کند کدام اطلاعات از حالت سابق سلول باید فراموش شود.
- دروازه ورود: این دروازه کنترل می‌کند کدام اطلاعات جدید از ورودی فعلی و حالت سابق سلول باید به حالت سلول اضافه شود.
- دروازه خروجی: این دروازه تصمیم می‌گیرد کدام بخش از حالت سلول برای تولید خروجی در مرحله فعلی استفاده شود.
نمونه‌ای از یک مدل LSTM برای تولید متن به شرح زیر است:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
# تعریف مدل
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=100))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(10000, activation='softmax'))
# کامپایل مدل
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])در این مثال، یک مدل LSTM با سه لایه تعریف می‌کنیم:
- لایه تعبیه: این لایه ورودی متنی را (نمایش شده به عنوان دنباله‌ای از شاخص‌های کلمه) به نمایندگی برداری چگال می‌کند، که هر کلمه را با یک بردار 128 بعدی نشان می‌دهد.
- لایه LSTM: این هسته اصلی مدل LSTM است که دنباله ورودی را پردازش می‌کند و حالت سلول و حالت مخفی را بر اساس ورودی فعلی و حالت‌های سابقی به روز می‌کند. لایه LSTM دارای 128 واحد است.
- لایه Dense: این لایه نهایی است که خروجی لایه LSTM را می‌گیرد و یک توزیع احتمال بر روی واژگان (10000 کلمه در اینجا) تولید می‌کند.
مدل سپس با بهینه‌ساز Adam و تابع هزینه متقاطع دسته‌بندی چند دسته‌ای، همراه با معیارهای دقت، کامپایل می‌شود.مدل سپس با بهینه ساز تنسورفلو Adam و تابع از دست رفتگی طبقه‌بندی گروه‌های چندتایی، ترکیب می‌شود زیرا این یک مسئله طبقه‌بندی چندکلاسه است (پیش‌بینی کلمه بعدی در دنباله).
شبکه‌های مولد مقابله‌ای (GANs)
شبکه‌های مولد مقابله‌ای (GANs) نوعی مدل یادگیری عمیق هستند که به طور خاص طراحی شده‌اند تا داده‌های جدید، مانند تصاویر، را تولید کنند که مشابه یک مجموعه داده داده شده است. GAN ها شامل دو شبکه عصبی هستند که به طور رقابتی آموزش می‌بینند: شبکه مولد و شبکه تشخیص دهنده.
اجزای کلیدی یک معماری GAN عبارتند از:
- شبکه مولد: این شبکه مسئول تولید داده‌های جدید (برای مثال، تصاویر) است که به مجموعه آموزشی شبیه است.
- شبکه تشخیص دهنده: این شبکه مسئول تشخیص داده‌های واقعی (از مجموعه آموزشی) و داده‌های تقلبی (تولید شده توسط مولد) است.
فرآیند آموزش یک GAN شامل یک "بازی" بین مولد و دسته‌بندیکننده است، جایی که مولد سعی می‌کند داده‌هایی را تولید کند که می‌تواند دسته‌بندیکننده را فریب دهد و دسته‌بندیکننده سعی می‌کند داده‌های واقعی و تقلبی را به درستی تشخیص دهد.
اینجا مثالی از یک GAN ساده برای تولید اعداد دست‌نویس 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
# بارگیری 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(alpha=0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
# تعریف دسته‌بندیکننده
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# تعریف GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')در این مثال، یک GAN ساده برای تولید اعداد دست‌نویس شده را تعریف می‌کنیم. شبکه مولد شامل چند لایه کانوولوشن برعکس است که یک بردار ورودی 100-بعدی را به تصویر خاکستری 28x28 تبدیل می‌کند. شبکه تشخیص دهنده یک شبکه عصبی کانوولوشنی است که یک تصویر را به عنوان ورودی می‌گیرد و مقدار تکینی را که نشان می‌دهد آیا تصویر واقعی است (از مجموعه داده MNIST) یا تقلبی است (تولید شده توسط مولد) صدا می‌زند.
سپس مدل GAN با ترکیب شبکه مولد و دسته‌بندیکننده تعریف می‌شود و در طول آموزش GAN وزن‌های دسته‌بندیکننده منجمد می‌شود. GAN با تابع از دست رفتگی متقاطع دوتایی و بهینه ساز Adam کامپایل می‌شود.
نتیجه‌گیری
در این آموزش، چندین معماری کلیدی یادگیری عمیق و کاربردهای آنها را پوشش داده‌ایم:
- شبکه‌های عصبی کانوولوشنی (CNNs): برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌های بصری مانند تصاویر و ویدئوها طراحی شده‌اند.
- شبکه‌های عصبی رکورانت (RNNs): برای پردازش داده‌های متوالی مانند متن، گفتار و سری‌های زمانی مناسب هستند.
- حافظه کوتاه-مدت بلند (LSTMs): نوع خاصی از شبکه‌های عصبی رکورانت هستند که به طور موثر می‌توانند وابستگی‌های بلند مدت را در داده‌های متوالی یاد بگیرند.
- شبکه‌های مولد مقابله‌ای (GANs): قادر به تولید داده‌های جدید، مانند تصاویر، که شبیه یک مجموعه داده داده شده است، هستند.
هر یک از این معماری‌های یادگیری عمیق دارای قدرت‌ها و کاربردهای منحصر به فرد خود است و در محدوده زیادی از حوزه‌ها، از جمله بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و مدل سازی تولیدی استفاده شده‌اند.
با ادامه دادن به بررسی و استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، به یاد داشته باشید که با معماری‌ها، هایپرپارامترها و تکنیک‌های آموزش مختلف آزمایش کنید تا بهترین مدل‌های عملکرد برای مسئله خاص خود پیدا کنید. علاوه بر این، با آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه در تماس باشید، زیرا یادگیری عمیق یک حوزه فعال و در حال تکامل تحقیقاتی و توسعه است.