TechCodeview

في السنوات الأخيرة، غيّر التعلم العميق مجال رؤية الكمبيوتر، مما مكّن أجهزة الكمبيوتر من إدراك المعلومات المرئية واكتشافها بمستويات غير عادية. كان للعبة الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) تأثير حاسم على هذا التغيير، مع وجود عدد قليل من التصميمات الرائدة التي قادت الطريق. اثنان من أكثر هياكل CNN تأثيرًا هما AlexNet وGoogleNet (InceptionNet). وقد أضاف النموذجان معًا تطورًا في مهام تصنيف الصور، إلا أنهما يتناقضان في بنياتهما ومبادئ التصميم. في هذه المقالة، سوف نتعمق في الاختلافات الجوهرية بين AlexNet وGoogleNet، ونستكشف بنيتهما وقرارات التصميم والتنفيذ.

الاختلافات الرئيسية بين AlexNet وGoogleNet

ما هو اليكس نت؟

AlexNet عبارة عن بنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) جديرة بالملاحظة أنشأها Alex Krizhevsky وIlya Sutskever وGeoffrey Hinton. تم تقديمه في عام 2012 وأحرز تقدمًا كبيرًا في تحدي التعرف البصري على نطاق واسع من ImageNet (ILSVRC) من خلال التغلب على المنهجيات المختلفة بشكل أساسي. كانت AlexNet هي شبكة CNN الرئيسية التي أظهرت جدوى التعلم العميق لمهام ترتيب الصور، مما يدل على لحظة حاسمة في مجال رؤية الكمبيوتر.

1. الهندسة المعمارية

تم إصدار AlexNet في عام 2012، وكانت شبكة CNN الرائدة التي فازت بتحدي التعرف البصري على نطاق واسع من ImageNet (ILSVRC) مع وجود مجال كبير للخطأ. وهي تتألف من خمس طبقات تلافيفية تليها ثلاث طبقات مرتبطة بالكامل. أدى استخدام تشغيل ReLU (الوحدة المباشرة المُعالجة) وتوحيد التفاعل المحلي (LRN) إلى زيادة ازدهارها. قدمت AlexNet أيضًا فكرة إشراك وحدات معالجة الرسومات في الإعداد، مما أدى إلى تسريع التجربة المتنامية تمامًا.

2. عمق الشبكة:

مع ثماني طبقات (خمس طبقات تلافيفية وثلاث طبقات مرتبطة تمامًا)، كان يُنظر إلى AlexNet على أنه عميق في ساعة عرضه. وعلى الرغم من ذلك، وعلى النقيض من التصاميم الحالية، فهي ضحلة بشكل عام، مما يحد من قدرتها على التقاط العناصر والأمثلة المذهلة في مجموعات البيانات المعقدة للغاية.

3. الإنتاجية الحسابية:

في حين أن عرض AlexNet لإعداد وحدة معالجة الرسومات أدى إلى تسريع التجربة التعليمية، إلا أنه كان لا يزال مكلفًا حسابيًا بسبب طبقاته الأعمق المرتبطة بالكامل والاستخدام المحدود للموازاة.

4. التجهيز الزائد:

نظرًا لتصميمها الضحل إلى حد ما والعدد الكبير من الحدود، كانت AlexNet أكثر ميلًا إلى الإفراط في التجهيز، خاصة في مجموعات البيانات الأكثر تواضعًا. تم لاحقًا تعريف استراتيجيات مثل التسرب للتخفيف من هذه المشكلة.

5. التدريب:

لتدريب AlexNet، استخدم المبدعون مجموعة بيانات ImageNet، التي تحتوي على أكثر من مليون صورة مسماة من 1000 تصنيف. لقد استخدموا انخفاض الزاوية العشوائية (SGD) مع الطاقة كحساب للتحسين. أثناء التدريب، تم تطبيق أساليب توسيع المعلومات مثل التحرير التعسفي والقلب لتوسيع حجم مجموعة بيانات التدريب ومواصلة تطوير التعميم.

كان نظام التدريب مطلوبًا حسابيًا، وأصبح استخدام AlexNet لوحدات معالجة الرسومات للتعامل المتساوي أمرًا ضروريًا. يتطلب تدريب AlexNet على إطار عمل GPU المزدوج حوالي سبعة أيام، وهو ما يمثل تحسنًا كبيرًا مقارنة بأوقات التدريب المعتادة المعتمدة على معالج الكمبيوتر.

6. النتائج:

في منافسة ImageNet 2012، حققت AlexNet معدل أخطاء جدير بالملاحظة من بين الخمسة الأوائل حيث بلغت حوالي 15.3%، متغلبة على المنهجيات المختلفة بأغلبية ساحقة.

أدت نتائج AlexNet إلى ظهور طوفان من الاهتمام بالتعلم العميق وشبكات CNN، مما أدى إلى تغيير في تركيز المنطقة المحلية للرؤية الحاسوبية نحو شبكات عصبية أكثر تعقيدًا وأعمق.

7. إعداد الطبقة التلافيفية:

يتم تنظيم الطبقات التلافيفية في AlexNet في تتابع أساسي، مع طبقات تجميع قصوى دورية للاختزال. كانت هذه الهندسة الواضحة بالغة الأهمية في تلك المرحلة، لكنها قيدت قدرة المنظمة على التقاط العناصر التقدمية المعقدة.

8. انخفاض الأبعاد:

الانضمام إلى سلسلة جافا

يتضمن AlexNet طبقات تجميع قصوى للاختزال، مما يقلل من المكونات المكانية لخرائط العناصر. وهذا يساعد في تقليل الوزن الحسابي والتحكم في التجهيز الزائد.

9. حجم النموذج والتعقيد:

بينما كان يُنظر إلى AlexNet على أنه عميق في تلك المرحلة، إلا أنه أكثر تواضعًا وأقل تعقيدًا إلى حد ما مقارنةً بالتصميمات اللاحقة. وهذا الوضوح جعل الأمر أكثر وضوحا وتنفيذا.

10. استخدام المصنفات المساعدة:

لحل مشكلة زوايا التبخر أثناء التحضير، قدمت AlexNet فكرة المصنفات المساعدة. تم ضم هذه المصنفات الإضافية إلى طبقات معتدلة وأعطت إشارات زاوية للطبقات السابقة أثناء الانتشار العكسي.

11. التأثير على اتجاه البحث:

تشير نتيجة AlexNet إلى حدوث تغيير كبير في مجال رؤية الكمبيوتر الشخصي. وقد شجعت العلماء على استكشاف قدرة التعلم العميق لمختلف المهام المتعلقة بالصور، مما أدى إلى التحسين السريع لتصميمات CNN الأكثر تطورًا.

ما هو جوجل نت؟

GoogleNet، والمعروف أيضًا باسم Inception v1، هو عبارة عن بنية CNN تم إنشاؤها بواسطة مجموعة Google Brain، وخاصة بواسطة Christian Szegedy وWei Liu وآخرين. تم طرحه في عام 2014 وفاز بجائزة ILSVRC مع مزيد من الدقة والإنتاجية الحسابية المتطورة. توصف بنية GoogleNet بتصميمها العميق، الذي يتكون من 22 طبقة، مما يجعلها واحدة من أولى شبكات CNN 'العميقة بشكل استثنائي'.

1. الهندسة المعمارية

GoogleNet (Inception v1): تم تقديم GoogleNet في عام 2014، وهو ضروري لمجموعة Inception من شبكات CNN. وهي معروفة بتصميمها العميق الذي يتضمن 22 طبقة (وحدات البداية). التطور الحيوي لـ GoogleNet هو الوحدة الأولية، التي تأخذ في الاعتبار التلافيف المتساوية لأحجام القنوات المختلفة داخل طبقة مماثلة. أدى هذا إلى تقليل التعقيد الحسابي مع الحفاظ على الدقة، مما يجعل GoogleNet أكثر فعالية من AlexNet.

2. عمق الشبكة:

تعتبر الوحدات الأولية لـ GoogleNet تصميمًا أعمق بشكل أساسي دون زيادة النفقات الحسابية. مع 22 طبقة، كانت GoogleNet واحدة من شبكات CNN الرئيسية التي أظهرت فوائد عمق الشبكة الموسع، مما أدى إلى مزيد من الدقة والقوة المتطورة.

3. الإنتاجية الحسابية:

تعتبر الوحدات الأولية في GoogleNet استخدامًا أكثر إنتاجية للأصول الحسابية. من خلال استخدام التلافيفات المتساوية داخل كل كتلة أولية، قلص GoogleNet عدد الحدود والحسابات، مما جعله أكثر قابلية للتطبيق للتطبيقات المستمرة والنقل على الأجهزة التي تعتمد على الأصول.

4. التجهيز الزائد:

أدى التصميم العميق والفعال لـ GoogleNet بشكل أساسي إلى تقليل التجهيز الزائد، مما سمح لها بأداء أفضل في مجموعات البيانات الأكثر تواضعًا وتحريك مواقف التعلم.

5. التدريب:

بالإضافة إلى ذلك، يوضح تدريب GoogleNet كيفية استخدام مجموعة بيانات ImageNet، وتم استخدام إجراءات زيادة البيانات القابلة للمقارنة لتحسين التعميم. ومع ذلك، نظرًا لبنيته العميقة، تطلب GoogleNet أصولًا حسابية أكثر من AlexNet أثناء التدريب.

سمح تطوير الوحدات الأولية لـ GoogleNet بإيجاد نوع من الانسجام بين العمق والفعالية الحسابية. أدت التلافيفات المتساوية داخل كل كتلة ابتدائية إلى تقليل عدد الحسابات والحدود تمامًا، مما جعل التدريب أكثر قابلية للتحقيق والفعالية.

6. النتائج:

حققت GoogleNet معدلًا رائعًا من بين أفضل 5 أخطاء فادحة بلغت حوالي 6.67% في مسابقة ImageNet 2014، متفوقة على العرض التقديمي لـ AlexNet.

أظهرت البنية العميقة ولكن الفعالة لـ GoogleNet قدرة الشبكات العصبية الأعمق مع مواكبة إمكانية الإنجاز الحسابي، مما يجعلها أكثر جاذبية للتطبيقات الحقيقية.

7. إعداد الطبقة التلافيفية:

قدمت GoogleNet فكرة الوحدات الأولية، والتي تشتمل على طبقات تلافيفية متساوية متعددة الأحجام للقنوات. تسمح هذه الخطة لـ GoogleNet بالتقاط النقاط البارزة على مستويات مختلفة وتعمل بشكل إجمالي على قدرة المنظمة على إزالة العناصر المهمة من درجات مختلفة من المداولات.

8. انخفاض الأبعاد:

على الرغم من التجميع المعتاد للحد الأقصى، يستخدم GoogleNet أساليب تقليل الأبعاد مثل التلافيف 1x1. هذه التلافيفات الأكثر تواضعًا تكون أقل تصاعدًا من الناحية الحسابية وتساعد في تقليل عدد العناصر مع حماية البيانات الأساسية.

9. حجم النموذج والتعقيد:

توفر الوحدات الأصلية لـ GoogleNet تصميمًا أكثر عمقًا مع المزيد من الطبقات والحدود بشكل أساسي. هذا التعقيد، على الرغم من أنه يوفر مزيدًا من الدقة المتطورة، إلا أنه يمكن أن يجعل المنظمة أكثر اختبارًا للتحضير والمعايرة.

10. استخدام المصنفات المساعدة:

قام GoogleNet بتحسين فكرة المصنفات المساعدة من خلال دمجها داخل وحدات البدء. تعمل هذه المصنفات المساعدة على تعزيز عملية إعداد الطبقات الأكثر عمقًا وترقية تدفق الزاوية، مما يزيد من الإعداد الثابت والفعال.

11. التأثير على اتجاه البحث:

قدمت وحدات GoogleNet الأولية إمكانية استخراج المكونات الفعالة على مستويات مختلفة. أثرت هذه الفكرة على خطة التصميمات الناتجة، مما مكن المحللين من التركيز على تطوير عمق المؤسسة والإنتاجية الحسابية مع مواكبة الدقة أو تطويرها.

خاتمة

يؤثر كل من AlexNet وGoogleNet بشكل دائم على مجال رؤية الكمبيوتر والتعلم العميق. عرضت AlexNet قدرة شبكات CNN على مهام التعرف على الصور وإعدادها للتقدم المستقبلي. ثم مرة أخرى، قدمت GoogleNet فكرة الوحدات الأصلية، مما يجعلها جاهزة لهياكل CNN الأكثر فعالية وأعمق.

في حين أن AlexNet وGoogleNet لديهما أصولهما الخاصة، فقد تطور مجال التعلم العميق بشكل أساسي منذ تقديمهما العروض التقديمية. كما أن التصميمات الحالية، مثل ResNet وDenseNet وEfficientNet، دفعت أيضًا حدود الدقة والإنتاجية والتعميم. ومع استمرار المحللين في تحسين هذه النماذج الأساسية والتوسع فيها، فإن مصير الرؤية الحاسوبية يحمل التزامًا أكبر بكثير وآفاقًا إضافية مثيرة للاهتمام.