معرفی کتابخانه های یادگیری عمیق با پایتون

در این مقاله به معرفی و بررسی برخی از قدرتمندترین کتابخانه های یادگیری عمیق پایتون می‌پردازیم که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند تا مدل‌های پیچیده شبکه عصبی را به‌سادگی ایجاد، آموزش و ارزیابی کنند.

یادگیری عمیق و Theano

برای شروع کدنویسی یک شبکه عصبی عمیق، داشتن یک دید کلی از عملکرد فریم ورک هایی مانند Theano، TensorFlow، Keras و PyTorch بسیار مفید خواهد بود.

Theano یک کتابخانه پایتون است که توابع متعددی برای ساخت شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند. این شبکه‌ها به‌سرعت می‌توانند بر روی دستگاه شما آموزش ببینند.

Theano در دانشگاه مونترال کانادا تحت سرپرستی یوشوا بنجیو، یکی از پیشگامان شبکه‌های عصبی، توسعه یافته است.

تئانو (Theano) این امکان را فراهم می‌کند که عبارات ریاضی با بردارها و ماتریس‌ها تعریف و ارزیابی شوند. این ماتریس‌ها همان آرایه‌های مستطیلی از اعداد هستند.

شبکه‌های عصبی و داده‌های ورودی معمولاً به‌صورت ماتریس‌ها نمایش داده می‌شوند. تمام عملیات‌های معمول شبکه می‌توانند به عملیات‌های ماتریسی تبدیل شوند. این امر به این دلیل اهمیت دارد که کامپیوترها قادر به انجام عملیات ماتریسی بسیار سریع هستند.

با استفاده از این روش، می‌توانیم مقادیر ماتریسی زیادی را به‌طور موازی پردازش کنیم. این امکان به ما کمک می‌کند تا با استفاده از یک دستگاه مجهز به پردازنده گرافیکی (GPU)، شبکه‌های عصبی عظیم را در مدت زمان معقولی آموزش دهیم.

اما نکته مهم این است که با استفاده از Theano، باید شبکه عصبی را از صفر بسازیم. این کتابخانه امکانات کاملی برای ساخت یک نوع خاص از شبکه عصبی ارائه نمی‌دهد.

در عوض، باید تمام جنبه‌های شبکه عصبی از جمله مدل، لایه‌ها، توابع فعال‌سازی، روش‌های آموزش و حتی روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش را کدنویسی کنیم.

اما Theano این ویژگی را دارد که به‌عنوان یک ساختار پایه، توابع وکتوریزه‌شده را برای ساخت شبکه فراهم می‌کند. این به ما این امکان را می‌دهد که راه‌حل‌هایی بهینه و کارآمد داشته باشیم.

علاوه بر Theano، کتابخانه‌های دیگری نیز وجود دارند که قابلیت‌های آن را گسترش می‌دهند. برای مثال، می‌توان از TensorFlow و Keras به‌عنوان بک‌اند در کنار Theano استفاده کرد.

پیشنهاد ویژه : دوره تخصصی پایتون

یادگیری عمیق با TensorFlow

کتابخانه TensorFlow از گوگل یک کتابخانه پایتون است که برای ساخت برنامه‌های یادگیری عمیق با کیفیت تجاری گزینه‌ای عالی محسوب می‌شود.

TensorFlow از کتابخانه دیگری به نام DistBelief V2 که بخشی از پروژه Google Brain بود، به وجود آمد. هدف این کتابخانه گسترش قابلیت حمل‌پذیری یادگیری ماشین است تا مدل‌های تحقیقاتی بتوانند در برنامه‌های تجاری مقیاس‌پذیر به کار روند.

مانند کتابخانه Theano، TensorFlow بر اساس گراف‌های محاسباتی ساخته شده است. در این گراف‌ها، هر گره نمایانگر داده‌های ثابت یا عملیات ریاضی است و لبه‌ها جریان داده‌ها را بین گره‌ها نمایش می‌دهند. این داده‌ها به‌صورت آرایه‌های چندبعدی یا تنسور هستند که نام TensorFlow از اینجا نشأت می‌گیرد.

خروجی حاصل از یک عملیات یا مجموعه‌ای از عملیات‌ها به‌عنوان ورودی برای عملیات بعدی وارد می‌شود.

اگرچه TensorFlow برای شبکه‌های عصبی طراحی شده است، اما برای سایر شبکه‌ها که محاسبات می‌توانند به‌صورت گراف جریان داده مدل‌سازی شوند، نیز به خوبی عمل می‌کند.

TensorFlow همچنین از چندین ویژگی کتابخانه Theano استفاده می‌کند، از جمله حذف عبارات مشترک و زیرعبارات، تفاضل‌گیری خودکار، و متغیرهای مشترک و نمادین.

با استفاده از TensorFlow، می‌توان انواع مختلفی از شبکه‌های عصبی عمیق مانند شبکه‌های کانولوشنی (Convolutional Nets)، خودرمزگذارها (Autoencoders)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، شبکه‌های براساس یادگیری محدود (RBM)، و شبکه‌های عصبی چند لایه (MLP) را ساخت.

با این حال، TensorFlow از پیکربندی پارامترهای هایپرپرامتر پشتیبانی نمی‌کند. برای این کار، می‌توان از Keras استفاده کرد.

یادگیری عمیق و Keras

Keras یک کتابخانه پایتون قدرتمند و آسان برای استفاده است که برای توسعه و ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق طراحی شده است.

این کتابخانه طراحی مینیمالیستی دارد که به ما این امکان را می‌دهد تا شبکه‌ای را لایه به لایه بسازیم، آن را آموزش دهیم و اجرا کنیم.

Keras کتابخانه‌های محاسبات عددی کارآمدی مانند Theano و TensorFlow را در خود جای می‌دهد و به ما این امکان را می‌دهد که مدل‌های شبکه عصبی را در چند خط کد تعریف و آموزش دهیم.

Keras یک رابط برنامه‌نویسی شبکه عصبی سطح بالا است که به گسترش استفاده از یادگیری عمیق و هوش مصنوعی کمک می‌کند. این کتابخانه بر روی چندین کتابخانه سطح پایین مانند TensorFlow، Theano و غیره اجرا می‌شود. کد Keras قابل حمل است؛ به این معنی که می‌توانیم یک شبکه عصبی را در Keras پیاده‌سازی کنیم و از Theano یا TensorFlow به‌عنوان بک‌اند استفاده کنیم بدون اینکه تغییری در کد ایجاد شود.

راستی! برای دریافت مطالب جدید در کانال تلگرام یا پیج اینستاگرام سورس باران عضو شوید.