المُقدّمة

الشبكات العصبية التلافيفية (وCNN) كانوا لاعبين رئيسيين في فهم الصور والأنماط، وتحويل مشهد التعلم العميق. بدأت الرحلة عندما قدم يان بنية LeNet، واليوم، لدينا مجموعة من شبكات CNN للاختيار من بينها. تقليديًا، اعتمدت هذه الشبكات بشكل كبير على طبقات متصلة بالكامل، خاصة عند فرز الأشياء إلى فئات مختلفة. لكن مهلا، هناك تغيير في الجو. نحن نستكشف بنية مختلفة تستخدم Pointwise Convolution - وهي طريقة جديدة ومحسنة لشبكات CNN. إنه مثل اتخاذ طريق جديد. يتحدى هذا النهج الاستخدام المعتاد للطبقات المتصلة بالكامل، مما يوفر بعض الفوائد الرائعة التي تجعل شبكاتنا أكثر ذكاءً وأسرع. انضم إلينا في هذا الاستكشاف بينما نتعمق في فهم Pointwise Convolution ونكتشف كيف يساعد شبكاتنا على العمل بكفاءة أكبر والأداء الأفضل.

أهداف التعلم

• فهم رحلة الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) بدءًا من النماذج المبكرة مثل LeNet وحتى البنى المتنوعة المستخدمة اليوم.
• استكشف المشكلات المتعلقة بالكثافة الحسابية وفقدان المعلومات المكانية المرتبطة بالطبقات التقليدية المتصلة بالكامل في شبكات CNN.
• استكشاف الالتفاف النقطي مدى كفاءة استخراج الميزات البديلة في شبكات CNN
• تطوير المهارات العملية في تنفيذ Pointwise Convolution في شبكات CNN، بما في ذلك مهام مثل تعديل الشبكة وضبط المعلمات الفائقة.

تم نشر هذه المقالة كجزء من مدونة علوم البيانات.

فهم الطبقات المتصلة بالكامل

في الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs)، تلعب الطبقات المتصلة بالكامل دورًا حاسمًا في ربط جميع الخلايا العصبية من طبقة إلى أخرى، وتشكيل بنية ترابط كثيفة. استخدم هذه الطبقات في مهام مثل تصنيف الصور، حيث تتعلم الشبكة ربط ميزات محددة بفئات معينة.

النقاط الرئيسية

• الاتصال العالمي: تقوم الطبقات المتصلة بالكامل بإنشاء اتصال عالمي، مما يسمح لكل خلية عصبية في طبقة واحدة بالاتصال بكل خلية عصبية في الطبقة التالية.
• كثافة المعلمة: يمكن أن يؤدي العدد الهائل من المعلمات في الطبقات المتصلة بالكامل إلى زيادة عدد معلمات النموذج بشكل كبير.
• فقدان المعلومات المكانية: قد يؤدي تسطيح البيانات المدخلة في الطبقات المتصلة بالكامل إلى فقدان المعلومات المكانية من الصورة الأصلية، وهو ما يمكن أن يكون عائقًا في تطبيقات معينة.
• الكثافة الحسابية: يمكن أن يكون الحمل الحسابي المرتبط بالطبقات المتصلة بالكامل كبيرًا، خاصة مع زيادة حجم الشبكة.

الاستخدام في الممارسة

• بعد الطبقات التلافيفية: عادةً ما يتم استخدام الطبقات المتصلة بالكامل بعد الطبقات التلافيفية في بنية CNN، حيث تستخرج الطبقات التلافيفية الميزات من بيانات الإدخال.
• طبقة كثيفة: في بعض الحالات، يُشار إلى الطبقات المتصلة بالكامل بالطبقات "الكثيفة"، مما يسلط الضوء على دورها في ربط جميع الخلايا العصبية.

ما هي الحاجة للتغيير؟

الآن بعد أن حصلنا على فهم أساسي للطبقات المتصلة بالكامل في الشبكات العصبية التلافيفية العادية (CNN)، فلنتحدث عن سبب بحث بعض الأشخاص عن شيء مختلف. في حين أن الطبقات المدمجة بالكامل تؤدي وظيفتها بشكل جيد، إلا أنها تواجه بعض التحديات. يمكن أن تكون ثقيلة بعض الشيء على الكمبيوتر، وتستخدم الكثير من المعلمات، وفي بعض الأحيان تفقد التفاصيل الأساسية من الصور.

لماذا نستكشف شيئًا جديدًا:

• السقطات المتصلة بالكامل: فكر في الطبقات المتصلة بشكل كامل مثل العامل الجاد الذي يعاني من بعض الفواق - فهي فعالة ولكنها تأتي مع التحديات.
• البحث عن طرق أكثر ذكاءً: يبحث الناس عن طرق أكثر ابتكارًا وفعالية لبناء هذه الشبكات دون هذه العوائق.
• جعل الأمور أفضل: والهدف هو جعل هذه الشبكات تعمل بشكل أفضل، بشكل أسرع وأكثر ذكاءً، وتستخدم طاقة حاسوبية أقل.

فهم الإلتواء النقطي

الآن بعد أن أصبحنا مهتمين بجعل شبكاتنا أكثر ذكاءً وأكثر كفاءة، دعنا نتعرف على Pointwise Convolution، وهو ما يغير قواعد اللعبة قليلاً في عالم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs).

التعرف على الإلتواء النقطي

• ما هو الإلتواء النقطي؟ إنها بمثابة أداة جديدة في مجموعة أدواتنا لبناء شبكات CNN. بدلاً من ربط كل شيء على مستوى العالم مثل الطبقات المتصلة بالكامل، فهو أكثر تركيزًا قليلاً.
• تغيير المسار: إذا كانت الطبقات المتصلة بالكامل تشبه الطريق السريع الرئيسي، فإن Pointwise Convolution يشبه العثور على اختصار أنيق، فهو يساعدنا في الوصول إلى المكان الذي نريد الذهاب إليه بشكل أسرع.
• رفع أقل ثقلاً: أحد الأشياء الرائعة في Pointwise Convolution هو أنه يمكنه القيام بعمله دون استخدام قدر كبير من طاقة الكمبيوتر مثل الطبقات المتصلة بالكامل.

كيف يعمل الإلتواء النقطي؟

• الحساب المركز: إن Pointwise Convolution يشبه وجود عملية حسابية صغيرة في كل نقطة محددة في بياناتنا. إنه أكثر تركيزًا، حيث ينظر إلى النقاط الفردية بدلاً من الصورة بأكملها.
• الرموز: غالبًا ما نشير إلى الإلتواء النقطي بمصطلح الإلتواء 1×11×1 لأنه يشبه النظر إلى نقطة واحدة في بياناتنا في كل مرة، ومن هنا "1 × 1."

مزايا الإلتواء النقطي

الآن بعد أن تعرفنا على Pointwise Convolution، دعنا نتعمق في سبب جذب الاهتمام كبديل رائع في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs).

ما الذي يجعل الإلتواء النقطي بارزًا:

• تقليل الحمل الحسابي: على عكس الطبقات المتصلة بالكامل والتي تتطلب عمليات حسابية ثقيلة، يركز Pointwise Convolution على نقاط محددة، مما يجعل العملية الإجمالية أكثر كفاءة.
• كفاءة المعلمة: بفضل ترميزه 1×11×1، لا يحتاج Pointwise Convolution إلى العديد من المعلمات، مما يجعل شبكاتنا أقل تعقيدًا وأسهل في الإدارة.
• الحفاظ على المعلومات المكانية: تذكر المعلومات المكانية نخسر في بعض الأحيان؟ يساعد Pointwise Convolution على الحفاظ على سلامته، وهو أمر مفيد للغاية في مهام مثل معالجة الصور.

أمثلة على الإلتواء النقطي في العمل:

الآن بعد أن تناولنا سبب اعتبار Pointwise Convolution طريقة واعدة، دعونا نتعمق في بعض الأمثلة الواقعية للشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) حيث تم تنفيذ Pointwise Convolution بنجاح.

1. موبايل نت

• ما هو موبايل نت؟ MobileNet عبارة عن بنية CNN متخصصة مصممة للأجهزة المحمولة وأجهزة الحافة، حيث قد تكون الموارد الحسابية محدودة.
• دور الإلتواء النقطي: تعد Pointwise Convolution لاعبًا رئيسيًا في MobileNet، خاصة في بنية عنق الزجاجة. فهو يساعد على تقليل عدد العمليات الحسابية والمعلمات، مما يجعل MobileNet فعالاً على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.
• التأثير: من خلال الاستفادة من Pointwise Convolution، تعمل MobileNet على الموازنة بين الدقة والكفاءة الحسابية، مما يجعلها خيارًا شائعًا للتطبيقات أثناء التنقل.

2.سكويز نت

• ما هو سكويز نت؟ SqueezeNet عبارة عن بنية CNN تركز على ضغط النموذج، مما يؤدي إلى تحقيق دقة عالية مع معلمات أقل.
• دور الالتواء النقطي: يعد Pointwise Convolution جزءًا لا يتجزأ من نجاح SqueezeNet. فهو يحل محل مرشحات تلافيفية أكبر، مما يقلل من عدد المعلمات ويتيح التدريب الفعال على النموذج ونشره.
• مزايا: يوضح استخدام SqueezeNet لـ Pointwise Convolution كيف يمكن لهذا الأسلوب تقليل حجم النموذج بشكل كبير دون التضحية بالأداء، مما يجعله مناسبًا للبيئات ذات الموارد المحدودة.

3. شبكة فعالة

• نبذة: EfficientNet هي عائلة من معماريات CNN المعروفة بتحقيق أداء متطور مع الحفاظ على الكفاءة.
• دور الالتواء النقطي: يتم استخدام Pointwise Convolution بشكل استراتيجي في EfficientNet لتحقيق التوازن بين تعقيد النموذج والكفاءة الحسابية عبر مقاييس الشبكة المختلفة (من B0 إلى B7).
• أهمية: يساهم دمج Pointwise Convolution في قدرة EfficientNet على تحقيق دقة عالية مع معلمات أقل نسبيًا.

4. شافل نت

• مقدمة إلى ShuffleNet: تم تصميم ShuffleNet لتحسين الكفاءة الحسابية من خلال تقديم خلط القنوات وتلافيف المجموعة النقطية.
• دور الالتواء النقطي: يعد Pointwise Convolution عنصرًا أساسيًا في تصميم ShuffleNet، مما يقلل من عدد المعلمات والحسابات.
• التأثير: يتيح الجمع بين خلط القنوات وPointwise Convolution لشركة ShuffleNet تحقيق التوازن بين دقة النموذج والكفاءة الحسابية، مما يجعلها مناسبة للنشر على الأجهزة المحدودة الموارد.

5. جوست نت:

• نظرة عامة على GhostNet: GhostNet عبارة عن بنية CNN خفيفة الوزن مصممة للتدريب والنشر الفعال، مع التركيز على تقليل متطلبات الذاكرة والحساب.
• دور الالتواء النقطي: يتم استخدام Pointwise Convolution في GhostNet لتقليل عدد المعلمات وتعزيز الكفاءة الحسابية.
• المميزات: باستخدام Pointwise Convolution، يحقق GhostNet دقة تنافسية مع متطلبات حسابية أقل، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات ذات الموارد المحدودة.

6. مناس نت:

• مقدمة منناس نت: MnasNet عبارة عن بنية CNN موجهة للهواتف المحمولة تم تطويرها خصيصًا للتأكيد على الكفاءة والفعالية في الأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية.
• دور الإلتواء النقطي: يعد Pointwise Convolution مكونًا رئيسيًا في MnasNet، حيث يساهم في تصميم النموذج وكفاءته خفيفة الوزن.
• الأداء: يعرض MnasNet كيف يتيح Pointwise Convolution إنشاء نماذج مدمجة وقوية مناسبة لتطبيقات الهاتف المحمول.

7. الاستثناء:

• نظرة عامة على Xception: Xception (Extreme Inception) عبارة عن بنية CNN مستوحاة من بنية Inception، مع التركيز على التلافيفات القابلة للفصل بشكل عميق.
• دور الإلتواء النقطي: يتم استخدام Pointwise Convolution في المرحلة النهائية من Xception، مما يساعد في تكامل الميزات وتقليل الأبعاد.
• المزايا: يساهم تكامل Pointwise Convolution في قدرة Xception على التقاط الميزات المعقدة مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية.

8. التأسيس V3:

• نظرة عامة: InceptionV3 هي بنية CNN مستخدمة على نطاق واسع وتنتمي إلى عائلة Inception. وهي معروفة بنجاحها في تصنيف الصور ومهام الكشف عن الأشياء.
• دور الإلتواء النقطي: يعد Pointwise Convolution مكونًا أساسيًا في بنية InceptionV3، حيث يساهم في المعالجة الفعالة للميزات عبر الدقة المكانية المختلفة.
• التطبيقات: يتم تطبيق InceptionV3 عبر مجالات مختلفة، ويُظهر أداءً قويًا في تحليل الصور الطبية داخل قطاع الرعاية الصحية.

9. موبايل نت في 2:

• مقدمة إلى MobileNetV2: MobileNetV2 هو متابعة لـ MobileNet، وهو مصمم للأجهزة المحمولة وأجهزة الحافة. وهو يركز على تحقيق دقة أعلى وكفاءة محسنة.
• دور الالتواء النقطي: يستخدم MobileNetV2 على نطاق واسع Pointwise Convolution لتبسيط البنية وتحسينها عن طريق تقليل العمليات الحسابية والمعلمات.
• أهمية: أصبح MobileNetV2 شائعًا للمعالجة على الجهاز نظرًا لتصميمه خفيف الوزن، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات مثل التعرف على الصور على الأجهزة المحمولة.

10. ريسنيكست:

• نظرة عامة على ResNeXt: يركز ResNeXt، وهو أحد أشكال بنية ResNet، على معلمة أصل، مما يمكّن النموذج من التقاط تمثيلات أكثر ثراءً للميزات.
• دور الإلتواء النقطي: تستخدم ResNeXt تقنية Pointwise Convolution لتعزيز قدرة الشبكة على التقاط ميزات متنوعة من خلال دمج الميزات المرنة.
• التأثير: يساهم استخدام Pointwise Convolution في ResNeXt في نجاحه في مهام تصنيف الصور، خاصة في السيناريوهات التي تكون فيها الميزات المتنوعة حاسمة.

دراسات الحالة والمقارنات

الآن بعد أن اكتشفنا العديد من الشبكات العصبية التلافيفية الشائعة (CNNs) التي تستفيد من تقنية Pointwise Convolution. دعونا نحقق في دراسات حالة ومقارنات محددة لفهم كيفية أداء هذه الشبكات في سيناريوهات العالم الحقيقي.

1. تصنيف الصور: MobileNet مقابل VGG16

• سيناريو: قارن أداء MobileNet (باستخدام Pointwise Convolution لتحقيق الكفاءة) وVGG16 (الهندسة التقليدية ذات الطبقات المتصلة بالكامل) في مهام تصنيف الصور.
• الملاحظات: تقييم الدقة والسرعة الحسابية وحجم النموذج لعرض مزايا Pointwise Convolution من حيث الكفاءة دون المساس بالدقة.

2. نشر الأجهزة الطرفية: MobileNetV2 مقابل InceptionV3

• سيناريو: فحص كفاءة وملاءمة MobileNetV2 (الاستفادة من Pointwise Convolution) وInceptionV3 (البنية التقليدية) للنشر على الأجهزة الطرفية ذات الموارد الحسابية المحدودة.
• النتائج: تقييم المفاضلة بين دقة النموذج والمتطلبات الحسابية، مع تسليط الضوء على فوائد Pointwise Convolution في البيئات المحدودة الموارد.

3. التجزئة الدلالية: U-Net مقابل GhostNet

• سيناريو: التحقيق في أداء U-Net (بنية تقليدية للتجزئة الدلالية) وGhostNet (دمج الالتفاف النقطي لتحقيق الكفاءة) في مهام تجزئة الصور الطبية.
• نتائج: تحليل دقة التجزئة والكفاءة الحسابية ومتطلبات الذاكرة لعرض كيف تساعد Pointwise Convolution في تحسين النماذج لمهام التجزئة.

تنفيذ الإلتواء النقطي

الآن، دعونا نتعمق في الخطوات العملية لدمج الالتفاف النقطي في بنية الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). سنركز على مثال مبسط لتوضيح عملية التنفيذ.

1. تعديل الشبكة

• حدد الطبقات المتصلة بالكامل في بنية CNN الموجودة لديك والتي تريد استبدالها بـ Pointwise Convolution.

# Original fully connected layer
model.add(Dense(units=256, activation='relu'))

استبدلها بـ:

# Pointwise Convolution layer
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(1, 1), activation='relu'))

2. التعديل المعماري

• ضع في اعتبارك موضع Pointwise Convolution داخل شبكتك. غالبًا ما يتم استخدامه بعد الطبقات التلافيفية الأخرى لالتقاط الميزات وتحسينها بفعالية.

# Add Pointwise Convolution after a convolutional layer
model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(1, 1), activation='relu'))  
# Pointwise Convolution

3. ضبط Hyperparameter

• قم بتجربة حجم النواة وخطواتها بناءً على متطلبات مهمتك المحددة.

# Fine-tune kernel size and stride
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), activation='relu'))  
# Pointwise Convolution

4. تقنيات التنظيم

• تعزيز الاستقرار والتقارب من خلال دمج التطبيع الدفعي.

# Batch normalization with Pointwise Convolution
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(1, 1), activation=None))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))

5. نموذج التقييم

• قارن أداء الشبكة المعدلة بالبنية الأصلية.

# Original fully connected layer for comparison
model.add(Dense(units=512, activation='relu'))

وفي الختام

يعمل Pointwise Convolution على تحسين كيفية تصميم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) بشكل كبير. إنه يوفر خيارًا مركّزًا وفعالًا مقارنةً بالطبقات المعتادة المتصلة بالكامل. نوصي بإجراء التجارب لتقييم إمكانية تطبيق وفعالية Pointwise Convolution، حيث أنها تختلف باختلاف البنية والمهمة المحددة. يتطلب عمل Pointwise Convolution في الشبكة إجراء تغييرات ذكية على البنية والتعامل مع بعض التحديات. وبالنظر إلى المستقبل، فإن استخدام Pointwise Convolution يشير إلى تغيير في كيفية تصميم شبكات CNN، مما يقودنا نحو شبكات أكثر كفاءة وأسهل في التعديل، مما يمهد الطريق لمزيد من التقدم في التعلم العميق.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. تطور شبكات CNN: شهدنا تطورًا كبيرًا من LeNet إلى شبكات CNN المتنوعة اليوم.
2. تحديات الطبقات المتصلة بالكامل: واجهت الطبقات التقليدية مشكلات مثل الكثافة الحسابية وفقدان المعلومات المكانية.
3. الإلتواء النقطي: بديل واعد مع نهج مركّز وفعال لاستخراج الميزات.
4. المزايا: تقليل العبء الحسابي، وتحسين كفاءة المعلمات، والحفاظ على المعلومات المكانية.
5. العالم الحقيقي إمباكt: دور حاسم في تحسين أداء الشبكة، وهو ما يظهر في نماذج مثل MobileNet وSqueezeNet.
6. التنفيذ العملي: تتضمن الخطوات تعديل الشبكة، وتعديلات البنية، وضبط المعلمات الفائقة، وتقييم النموذج.

الأسئلة المتكررة

الوسائط الموضحة في هذه المقالة ليست مملوكة لـ Analytics Vidhya ويتم استخدامها وفقًا لتقدير المؤلف. 

مقالات ذات صلة

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/exploring-pointwise-convolution-in-cnns-replacing-fully-connected-layers/