البحث عن البنى العصبية: أتمتة تصميم نماذج التعلم العميق

أحدث التعلم العميق ثورة في مجالات متنوعة، من رؤية الحاسوب ومعالجة اللغات الطبيعية إلى الروبوتات واكتشاف الأدوية. ومع ذلك، يتطلب تصميم بنى تعلم عميق فعالة خبرة كبيرة ووقتًا وموارد حاسوبية هائلة. يبرز البحث عن البنى العصبية (NAS) كحل واعد، حيث يعمل على أتمتة عملية إيجاد البنى الشبكية العصبية المثلى. يقدم هذا المقال نظرة شاملة على البحث عن البنى العصبية، مستكشفًا مبادئه وخوارزمياته وتحدياته واتجاهاته المستقبلية لجمهور عالمي.

ما هو البحث عن البنى العصبية (NAS)؟

البحث عن البنى العصبية (NAS) هو حقل فرعي من التعلم الآلي المؤتمت (AutoML) يركز على تصميم وتحسين بنى الشبكات العصبية تلقائيًا. بدلاً من الاعتماد على الحدس البشري أو التجربة والخطأ، تستكشف خوارزميات NAS بشكل منهجي فضاء التصميم للبنى المحتملة، وتقيّم أداءها، وتحدد المرشحين الواعدين. تهدف هذه العملية إلى إيجاد بنى تحقق أداءً متطورًا في مهام ومجموعات بيانات محددة، مع تقليل العبء على الخبراء البشريين.

تقليديًا، كان تصميم الشبكة العصبية عملية يدوية تتطلب خبرة كبيرة. كان علماء البيانات ومهندسو تعلم الآلة يجربون أنواعًا مختلفة من الطبقات (الطبقات التلافيفية، الطبقات المتكررة، إلخ)، وأنماط الاتصال، والمعلمات الفائقة للعثور على أفضل بنية أداء لمشكلة معينة. يعمل NAS على أتمتة هذه العملية، مما يسمح حتى لغير الخبراء بإنشاء نماذج تعلم عميق عالية الأداء.

لماذا يعتبر البحث عن البنى العصبية (NAS) مهمًا؟

يقدم NAS العديد من المزايا الهامة:

• الأتمتة: يقلل من الاعتماد على الخبرة البشرية في تصميم بنى الشبكات العصبية.
• الأداء: يمكنه اكتشاف بنى تتفوق على تلك المصممة يدويًا، مما يؤدي إلى تحسين الدقة والكفاءة.
• التخصيص: يتيح إنشاء بنى متخصصة مصممة خصيصًا لمهام ومجموعات بيانات معينة.
• الكفاءة: يحسن استخدام الموارد من خلال إيجاد بنى تحقق الأداء المطلوب بعدد أقل من المعلمات والموارد الحاسوبية.
• إمكانية الوصول: يضفي طابعًا ديمقراطيًا على التعلم العميق من خلال تسهيل تطوير ونشر نماذج عالية الأداء للأفراد والمؤسسات ذات الخبرة المحدودة.

المكونات الرئيسية للبحث عن البنى العصبية (NAS)

تتكون خوارزمية NAS النموذجية من ثلاثة مكونات أساسية:

1. فضاء البحث (Search Space): يحدد مجموعة البنى الشبكية العصبية الممكنة التي يمكن للخوارزمية استكشافها. يتضمن ذلك تحديد أنواع الطبقات واتصالاتها والمعلمات الفائقة.
2. استراتيجية البحث (Search Strategy): تحدد كيفية استكشاف الخوارزمية لفضاء البحث. يشمل ذلك تقنيات مثل البحث العشوائي، والتعلم المعزز، والخوارزميات التطورية، والأساليب القائمة على التدرج.
3. استراتيجية التقييم (Evaluation Strategy): تحدد كيفية تقييم أداء كل بنية. يتضمن هذا عادةً تدريب البنية على مجموعة فرعية من البيانات وقياس أدائها على مجموعة تحقق.

1. فضاء البحث

يعتبر فضاء البحث مكونًا حاسمًا في NAS، لأنه يحدد نطاق البنى التي يمكن للخوارزمية استكشافها. يجب أن يكون فضاء البحث المصمم جيدًا معبرًا بما يكفي لالتقاط مجموعة واسعة من البنى المحتملة عالية الأداء، مع كونه مقيدًا بما يكفي للسماح بالاستكشاف الفعال. تشمل العناصر الشائعة في فضاءات البحث ما يلي:

• أنواع الطبقات: تحدد أنواع الطبقات التي يمكن استخدامها في البنية، مثل الطبقات التلافيفية، والطبقات المتكررة، والطبقات المتصلة بالكامل، وطبقات التجميع. غالبًا ما يعتمد اختيار أنواع الطبقات على المهمة المحددة. للتعرف على الصور، تُستخدم الطبقات التلافيفية عادةً. بالنسبة لبيانات السلاسل الزمنية، تُفضل الطبقات المتكررة.
• أنماط الاتصال: تحدد كيفية اتصال الطبقات ببعضها البعض. يمكن أن يشمل ذلك الاتصالات التسلسلية، والاتصالات التجاوزية (skip connections) (التي تسمح للطبقات بتجاوز طبقة وسيطة أو أكثر)، والاتصالات الأكثر تعقيدًا القائمة على الرسوم البيانية. تستخدم شبكات ResNets، على سبيل المثال، الاتصالات التجاوزية بشكل مكثف.
• المعلمات الفائقة: تحدد المعلمات الفائقة المرتبطة بكل طبقة، مثل عدد المرشحات في الطبقة التلافيفية، وحجم النواة، ومعدل التعلم، ودالة التنشيط. غالبًا ما يتم دمج تحسين المعلمات الفائقة في عملية NAS.
• فضاءات البحث القائمة على الخلايا: تبني هذه الفضاءات شبكات معقدة عن طريق تكديس "خلايا" متكررة. قد تتكون الخلية من رسم بياني صغير من العمليات مثل التلافيف والتجميع والتنشيطات غير الخطية. يركز NAS بعد ذلك على إيجاد البنية المثلى *داخل* الخلية، والتي يتم تكرارها بعد ذلك. يقلل هذا النهج بشكل كبير من فضاء البحث مقارنة بالبحث عن بنى شبكية كاملة.

يعد تصميم فضاء البحث خيارًا تصميميًا حاسمًا. من المحتمل أن يسمح فضاء البحث الأوسع باكتشاف بنى أكثر حداثة وفعالية، ولكنه يزيد أيضًا من التكلفة الحاسوبية لعملية البحث. يمكن استكشاف فضاء بحث أضيق بكفاءة أكبر، ولكنه قد يحد من قدرة الخوارزمية على إيجاد بنى مبتكرة حقًا.

2. استراتيجية البحث

تحدد استراتيجية البحث كيفية استكشاف خوارزمية NAS لفضاء البحث المحدد. لاستراتيجيات البحث المختلفة نقاط قوة وضعف متفاوتة، مما يؤثر على كفاءة وفعالية عملية البحث. تشمل بعض استراتيجيات البحث الشائعة ما يلي:

• البحث العشوائي: أبسط نهج، حيث يتم أخذ عينات عشوائية من البنى من فضاء البحث وتقييم أدائها. على الرغم من سهولة تنفيذه، إلا أنه قد يكون غير فعال لفضاءات البحث الكبيرة.
• التعلم المعزز (RL): يستخدم عامل تعلم معزز لتعلم سياسة لتوليد البنى. يتلقى العامل مكافآت بناءً على أداء البنى التي تم إنشاؤها. يقوم المتحكم، الذي غالبًا ما يكون شبكة عصبية متكررة (RNN)، بإخراج إجراءات تحدد البنية. ثم يتم تدريب البنية، ويُستخدم أداؤها كمكافأة لتحديث المتحكم. وهو أحد أساليب NAS الرائدة، ولكنه مكلف حسابيًا.
• الخوارزميات التطورية (EA): مستوحاة من التطور البيولوجي، تحافظ هذه الخوارزميات على مجموعة من البنى وتحسنها بشكل متكرر من خلال عمليات مثل الطفرة والتقاطع. يتم اختيار البنى بناءً على لياقتها (أدائها). تتطور مجموعة من الشبكات العصبية بمرور الوقت، حيث تنجو البنى الأفضل أداءً وتتكاثر، بينما يتم التخلص من البنى الأضعف.
• الأساليب القائمة على التدرج: تعيد صياغة مشكلة البحث عن البنية كمشكلة تحسين مستمرة، مما يسمح باستخدام تقنيات التحسين القائمة على التدرج. يتضمن هذا النهج عادةً تعلم مجموعة من المعلمات البنيوية التي تحدد الاتصال وأنواع الطبقات في الشبكة. يعد DARTS (البحث عن البنية القابل للتفاضل) مثالًا بارزًا، حيث يمثل البنية كرسم بياني موجه غير دوري ويحول الخيارات المتقطعة (مثل العملية التي يجب تطبيقها) إلى خيارات مستمرة.
• التحسين البايزي: يستخدم نموذجًا احتماليًا للتنبؤ بأداء البنى غير المرئية بناءً على أداء البنى التي تم تقييمها مسبقًا. يتيح ذلك للخوارزمية استكشاف فضاء البحث بكفاءة من خلال التركيز على المناطق الواعدة.

يعتمد اختيار استراتيجية البحث على عوامل مثل حجم وتعقيد فضاء البحث، والموارد الحاسوبية المتاحة، والمقايضة المرغوبة بين الاستكشاف والاستغلال. اكتسبت الأساليب القائمة على التدرج شعبية بسبب كفاءتها، ولكن يمكن أن تكون أساليب التعلم المعزز والخوارزميات التطورية أكثر فعالية لاستكشاف فضاءات بحث أكثر تعقيدًا.

3. استراتيجية التقييم

تحدد استراتيجية التقييم كيفية تقييم أداء كل بنية. يتضمن هذا عادةً تدريب البنية على مجموعة فرعية من البيانات (مجموعة التدريب) وقياس أدائها على مجموعة تحقق منفصلة. يمكن أن تكون عملية التقييم مكلفة حسابيًا، لأنها تتطلب تدريب كل بنية من البداية. يمكن استخدام العديد من التقنيات لتقليل التكلفة الحاسوبية للتقييم:

• التقييم منخفض الدقة: تدريب البنى لفترة أقصر أو على مجموعة فرعية أصغر من البيانات للحصول على تقدير تقريبي لأدائها. يتيح ذلك التخلص بسرعة من البنى ذات الأداء الضعيف.
• مشاركة الأوزان: مشاركة الأوزان بين البنى المختلفة في فضاء البحث. يقلل هذا من عدد المعلمات التي يجب تدريبها لكل بنية، مما يسرع بشكل كبير عملية التقييم. تستفيد طرق NAS أحادية المحاولة مثل ENAS (البحث الفعال عن البنى العصبية) من مشاركة الأوزان.
• المهام البديلة: تقييم البنى على مهمة مبسطة أو ذات صلة أقل تكلفة من الناحية الحاسوبية من المهمة الأصلية. على سبيل المثال، تقييم البنى على مجموعة بيانات أصغر أو بدقة أقل.
• التنبؤ بالأداء: تدريب نموذج بديل للتنبؤ بأداء البنى بناءً على هيكلها. يتيح ذلك تقييم البنى دون تدريبها فعليًا.

ينطوي اختيار استراتيجية التقييم على مقايضة بين الدقة والتكلفة الحاسوبية. يمكن لتقنيات التقييم منخفضة الدقة تسريع عملية البحث ولكنها قد تؤدي إلى تقديرات أداء غير دقيقة. يمكن أن تكون مشاركة الأوزان والتنبؤ بالأداء أكثر دقة ولكنها تتطلب تكاليف إضافية لتدريب الأوزان المشتركة أو النموذج البديل.

أنواع أساليب NAS

يمكن تصنيف خوارزميات NAS بناءً على عدة عوامل، بما في ذلك فضاء البحث واستراتيجية البحث واستراتيجية التقييم. إليك بعض الفئات الشائعة:

• البحث القائم على الخلايا مقابل البحث في البنية الكلية: يركز البحث القائم على الخلايا على تصميم الهيكل الأمثل لخلية متكررة، والتي يتم تكديسها بعد ذلك لإنشاء الشبكة بأكملها. يستكشف البحث في البنية الكلية الهيكل العام للشبكة، بما في ذلك عدد الطبقات واتصالاتها.
• البحث بالصندوق الأسود مقابل البحث بالصندوق الأبيض: يتعامل البحث بالصندوق الأسود مع تقييم البنية كصندوق أسود، حيث يلاحظ فقط المدخلات والمخرجات دون الوصول إلى الأعمال الداخلية للبنية. يُستخدم التعلم المعزز والخوارزميات التطورية عادةً للبحث بالصندوق الأسود. يستفيد البحث بالصندوق الأبيض من الأعمال الداخلية للبنية، مثل التدرجات، لتوجيه عملية البحث. تُستخدم الأساليب القائمة على التدرج للبحث بالصندوق الأبيض.
• البحث أحادي المحاولة مقابل البحث متعدد المحاولات: يقوم البحث أحادي المحاولة بتدريب "شبكة فائقة" واحدة تشمل جميع البنى الممكنة في فضاء البحث. ثم يتم اختيار البنية المثلى عن طريق استخراج شبكة فرعية من الشبكة الفائقة. يقوم البحث متعدد المحاولات بتدريب كل بنية بشكل مستقل.
• البحث القابل للتفاضل مقابل البحث غير القابل للتفاضل: تقوم أساليب البحث القابلة للتفاضل، مثل DARTS، بتحويل مشكلة البحث عن البنية إلى مشكلة تحسين مستمرة، مما يسمح باستخدام انحدار التدرج. تعتمد أساليب البحث غير القابلة للتفاضل، مثل التعلم المعزز والخوارزميات التطورية، على تقنيات التحسين المتقطعة.

التحديات والقيود في NAS

على الرغم من وعوده، يواجه NAS العديد من التحديات والقيود:

• التكلفة الحاسوبية: يمكن أن يكون تدريب وتقييم العديد من البنى مكلفًا من الناحية الحاسوبية، مما يتطلب موارد ووقتًا كبيرين. هذا صحيح بشكل خاص لفضاءات البحث المعقدة واستراتيجيات التقييم عالية الدقة.
• التعميم: قد لا تعمم البنى التي اكتشفها NAS جيدًا على مجموعات بيانات أو مهام أخرى. يعد التخصيص المفرط (Overfitting) لمجموعة البيانات المحددة المستخدمة أثناء عملية البحث مشكلة شائعة.
• تصميم فضاء البحث: يعد تصميم فضاء بحث مناسب مهمة صعبة. قد يحد فضاء البحث المقيد للغاية من قدرة الخوارزمية على إيجاد بنى مثلى، بينما قد يجعل فضاء البحث الواسع للغاية عملية البحث غير قابلة للتنفيذ.
• الاستقرار: يمكن أن تكون خوارزميات NAS حساسة لإعدادات المعلمات الفائقة والتهيئة العشوائية. يمكن أن يؤدي هذا إلى نتائج غير متسقة ويجعل من الصعب إعادة إنتاج النتائج.
• القابلية للتفسير: غالبًا ما تكون البنى التي يكتشفها NAS معقدة وصعبة التفسير. يمكن أن يجعل هذا من الصعب فهم سبب أداء بنية معينة بشكل جيد وكيفية تحسينها بشكل أكبر.

تطبيقات NAS

تم تطبيق NAS بنجاح على مجموعة واسعة من المهام والمجالات، بما في ذلك:

• تصنيف الصور: تم استخدام NAS لاكتشاف بنى متطورة لمهام تصنيف الصور، مثل ImageNet و CIFAR-10. تشمل الأمثلة NASNet و AmoebaNet و EfficientNet.
• كشف الأجسام: تم تطبيق NAS على مهام كشف الأجسام، حيث تم استخدامه لتصميم كاشفات أجسام أكثر كفاءة ودقة.
• التجزئة الدلالية: تم استخدام NAS لاكتشاف بنى للتجزئة الدلالية، والتي تتضمن تعيين تسمية لكل بكسل في الصورة.
• معالجة اللغات الطبيعية (NLP): تم استخدام NAS لتصميم بنى لمهام NLP المختلفة، مثل الترجمة الآلية، وتصنيف النصوص، ونمذجة اللغة. على سبيل المثال، تم استخدامه لتحسين بنية الشبكات العصبية المتكررة والمحولات (transformers).
• التعرف على الكلام: تم تطبيق NAS على مهام التعرف على الكلام، حيث تم استخدامه لتصميم نماذج صوتية أكثر دقة وكفاءة.
• الروبوتات: يمكن استخدام NAS لتحسين سياسات التحكم في الروبوتات، مما يسمح للروبوتات بتعلم المهام المعقدة بكفاءة أكبر.
• اكتشاف الأدوية: لدى NAS القدرة على استخدامه في اكتشاف الأدوية لتصميم جزيئات ذات خصائص مرغوبة. على سبيل المثال، يمكن استخدامه لتحسين بنية الجزيئات لتحسين تقارب ارتباطها ببروتين مستهدف.

الاتجاهات المستقبلية لـ NAS

يتطور مجال NAS بسرعة، مع العديد من اتجاهات البحث الواعدة:

• NAS الفعال: تطوير خوارزميات NAS أكثر كفاءة تتطلب موارد حاسوبية ووقتًا أقل. يشمل ذلك تقنيات مثل مشاركة الأوزان، والتقييم منخفض الدقة، والتنبؤ بالأداء.
• NAS القابل للنقل: تصميم خوارزميات NAS يمكنها اكتشاف بنى تعمم جيدًا على مجموعات بيانات ومهام أخرى. يشمل ذلك تقنيات مثل التعلم التلوي (meta-learning) وتكييف المجال (domain adaptation).
• NAS القابل للتفسير: تطوير خوارزميات NAS تنتج بنى أسهل في التفسير والفهم. يشمل ذلك تقنيات مثل التصور والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير.
• NAS للأجهزة محدودة الموارد: تطوير خوارزميات NAS يمكنها تصميم بنى مناسبة للنشر على الأجهزة محدودة الموارد، مثل الهواتف المحمولة والأنظمة المدمجة. يشمل ذلك تقنيات مثل تكميم الشبكة وتقليمها.
• NAS لأجهزة معينة: تحسين بنى الشبكات العصبية للاستفادة من معماريات الأجهزة المحددة، مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الموترات (TPUs) ومصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة (FPGAs).
• دمج NAS مع تقنيات AutoML الأخرى: دمج NAS مع تقنيات AutoML الأخرى، مثل تحسين المعلمات الفائقة وهندسة الميزات، لإنشاء خطوط أنابيب تعلم آلي مؤتمتة أكثر شمولاً.
• تصميم فضاء البحث الآلي: تطوير تقنيات لتصميم فضاء البحث نفسه تلقائيًا. قد يتضمن ذلك تعلم أنواع الطبقات المثلى وأنماط الاتصال والمعلمات الفائقة لتضمينها في فضاء البحث.
• NAS ما بعد التعلم الخاضع للإشراف: توسيع NAS ليشمل نماذج تعلم أخرى، مثل التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، والتعلم ذاتي الإشراف.

التأثير العالمي والاعتبارات الأخلاقية

للتقدم في NAS تأثير عالمي كبير، مما يوفر إمكانية إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم العميق وجعله في متناول جمهور أوسع. ومع ذلك، من الأهمية بمكان النظر في الآثار الأخلاقية لتصميم النماذج المؤتمتة:

• تضخيم التحيز: يمكن لخوارزميات NAS أن تضخم التحيزات الموجودة في بيانات التدريب عن غير قصد، مما يؤدي إلى نتائج تمييزية. من الضروري التأكد من أن بيانات التدريب ممثلة وغير متحيزة.
• نقص الشفافية: يمكن أن تكون البنى المعقدة التي يكتشفها NAS صعبة التفسير، مما يجعل من الصعب فهم كيفية اتخاذها للقرارات. يمكن أن يثير هذا النقص في الشفافية مخاوف بشأن المساءلة والإنصاف.
• إحلال الوظائف: يمكن أن تؤدي أتمتة تصميم النماذج إلى إحلال وظائف لعلماء البيانات ومهندسي تعلم الآلة. من المهم النظر في الآثار الاجتماعية والاقتصادية للأتمتة والاستثمار في برامج إعادة التدريب وتطوير المهارات.
• التأثير البيئي: يمكن أن تساهم التكلفة الحاسوبية لـ NAS في انبعاثات الكربون. من المهم تطوير خوارزميات NAS أكثر كفاءة في استخدام الطاقة واستخدام مصادر الطاقة المتجددة لتشغيل عملية التدريب.

تعد معالجة هذه الاعتبارات الأخلاقية أمرًا ضروريًا لضمان استخدام NAS بشكل مسؤول ولصالح الجميع.

مثال عملي: تصنيف الصور باستخدام نموذج تم إنشاؤه بواسطة NAS

لنتخيل سيناريو حيث ترغب منظمة غير حكومية صغيرة في دولة نامية في تحسين التنبؤ بإنتاجية المحاصيل باستخدام صور الأقمار الصناعية. تفتقر المنظمة إلى الموارد اللازمة لتوظيف مهندسي تعلم عميق ذوي خبرة. باستخدام منصة AutoML سحابية تتضمن NAS، يمكنهم:

1. تحميل مجموعة البيانات المصنفة الخاصة بهم: تتكون مجموعة البيانات من صور الأقمار الصناعية للأراضي الزراعية، مصنفة بإنتاجية المحاصيل المقابلة.
2. تحديد المشكلة: تحديد أنهم يريدون إجراء تصنيف للصور للتنبؤ بالإنتاجية (على سبيل المثال، "إنتاجية عالية"، "إنتاجية متوسطة"، "إنتاجية منخفضة").
3. ترك NAS يقوم بالعمل: تستفيد منصة AutoML من NAS لاستكشاف بنى شبكات عصبية مختلفة تلقائيًا، محسّنة لمجموعة بياناتهم ومشكلتهم المحددة.
4. نشر أفضل نموذج: بعد عملية البحث، توفر المنصة أفضل نموذج أداء تم إنشاؤه بواسطة NAS، ويكون جاهزًا للنشر. يمكن للمنظمة غير الحكومية بعد ذلك استخدام هذا النموذج للتنبؤ بإنتاجية المحاصيل في مناطق جديدة، مما يساعد المزارعين على تحسين ممارساتهم وتحسين الأمن الغذائي.

يسلط هذا المثال الضوء على كيف يمكن لـ NAS تمكين المنظمات ذات الموارد المحدودة من الاستفادة من قوة التعلم العميق.

الخاتمة

البحث عن البنى العصبية (NAS) هو تقنية AutoML قوية تعمل على أتمتة تصميم نماذج التعلم العميق. من خلال استكشاف فضاء تصميم البنى المحتملة بشكل منهجي، يمكن لخوارزميات NAS اكتشاف نماذج عالية الأداء تتفوق على تلك المصممة يدويًا. بينما يواجه NAS تحديات تتعلق بالتكلفة الحاسوبية والتعميم والقابلية للتفسير، فإن الأبحاث الجارية تعالج هذه القيود وتمهد الطريق لخوارزميات NAS أكثر كفاءة وقابلية للنقل والتفسير. مع استمرار تطور هذا المجال، يستعد NAS للعب دور متزايد الأهمية في إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم العميق وتمكين تطبيقه على مجموعة واسعة من المهام والمجالات، مما يعود بالنفع على الأفراد والمؤسسات في جميع أنحاء العالم. من الأهمية بمكان النظر في الآثار الأخلاقية إلى جانب التطورات التكنولوجية لضمان الابتكار المسؤول ونشر هذه الأدوات القوية.