البحث عن التصميم العصبي (NAS)

البحث عن البنية العصبية (NAS) هو أسلوب يعمل على أتمتة تصميم الشبكات العصبية الاصطناعية (NN). تقليديًا، كان تصميم بنية نموذج عالية الأداء يتطلب خبرة كبيرة وتجربة وخطأ مكثفين. تعمل NAS على أتمتة هذه العملية المعقدة باستخدام الخوارزميات لاستكشاف مجموعة واسعة من تصميمات الشبكات الممكنة وتحديد البنية الأكثر مثالية لمهمة ومجموعة بيانات معينة. تعمل هذه الأتمتة على تسريع تطوير التعلم العميق الفعال والقوي، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم أكثر سهولة.

كيفية عمل البحث عن البنية العصبية

يمكن تقسيم عملية NAS إلى ثلاثة مكونات رئيسية:

1. فضاء البحث: يحدد هذا مجموعة جميع البنى الممكن تصميمها. يمكن أن يكون فضاء البحث بسيطًا، حيث يحدد خيارات لأنواع الطبقات (مثل الالتفاف، التجميع) واتصالاتها، أو يمكن أن يكون معقدًا للغاية، مما يسمح بزخارف معمارية جديدة. يعد فضاء البحث المحدد جيدًا أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق التوازن بين المرونة والجدوى الحسابية.
2. استراتيجية البحث: هذه هي الخوارزمية المستخدمة لاستكشاف فضاء البحث. استخدمت الأساليب المبكرة البحث العشوائي، ولكن ظهرت منذ ذلك الحين استراتيجيات أكثر تطوراً. تتضمن الأساليب الشائعة التعلم المعزز، حيث يتعلم الوكيل تحديد البنى المثالية، و الخوارزميات التطورية، التي تحاكي الانتقاء الطبيعي لـ "تطوير" بنى أفضل عبر الأجيال. أصبحت الأساليب القائمة على التدرج، مثل تلك الموجودة في البحث المعماري التفاضلي (DARTS)، شائعة أيضًا لكفاءتها.
3. استراتيجية تقدير الأداء: يقوم هذا المكون بتقييم جودة كل بنية مقترحة. الطريقة الأكثر وضوحًا هي تدريب النموذج بالكامل على مجموعة بيانات وقياس أدائه، ولكن هذا يستغرق وقتًا طويلاً للغاية. لتسريع العملية، طور الباحثون تقنيات أكثر كفاءة مثل استخدام مجموعات بيانات أصغر، أو التدريب لعدد أقل من الحقبات (epochs)، أو استخدام مشاركة الأوزان لتجنب تدريب كل بنية من البداية.

التطبيقات والأمثلة

أثبتت NAS فعاليتها العالية في إنشاء نماذج حديثة لمهام مختلفة، وغالبًا ما تتجاوز التصميمات المعمارية التي يصممها الإنسان في الأداء والكفاءة.

• الرؤية الحاسوبية: يُستخدم NAS على نطاق واسع لتصميم بنى فعالة لـ اكتشاف الكائنات و تصنيف الصور. على سبيل المثال، تم تطوير عائلة نماذج EfficientNet باستخدام NAS لتحقيق توازن منهجي بين عمق الشبكة وعرضها ودقتها. وبالمثل، تستفيد نماذج مثل DAMO-YOLO من العمود الفقري الذي تم إنشاؤه بواسطة NAS لتحقيق توازن قوي بين السرعة والدقة لاكتشاف الكائنات.
• تحليل الصور الطبية: في الرعاية الصحية، يمكن لـ NAS إنشاء نماذج متخصصة لمهام مثل الكشف عن الأورام في الفحوصات أو تجزئة الهياكل الخلوية. يمكن لـ NAS تحسين الهياكل لتعمل بكفاءة على الأجهزة المتخصصة الموجودة في الأجهزة الطبية، مما يؤدي إلى تشخيصات أسرع وأكثر دقة. هذا لديه إمكانات كبيرة لتحسين الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.

NAS والمفاهيم ذات الصلة

NAS هو مكون محدد ضمن مجال أوسع من التعلم الآلي الآلي (AutoML). بينما تركز NAS فقط على إيجاد أفضل بنية للشبكة العصبية، يهدف AutoML إلى أتمتة خط أنابيب ML بأكمله، بما في ذلك خطوات مثل المعالجة المسبقة للبيانات، و هندسة الميزات، واختيار النموذج، و ضبط المعلمات الفائقة.

من الضروري التمييز بين NAS وضبط المعلمات الفائقة: يعمل ضبط المعلمات الفائقة على تحسين إعدادات التكوين (مثل معدل التعلم أو حجم الدفعة) لبنية نموذج معينة وثابتة، بينما يبحث NAS عن البنية نفسها. غالبًا ما تستخدم كلتا التقنيتين معًا لتحقيق الأداء الأمثل للنموذج. أدوات مثل Optuna أو Ray Tune، التي تتكامل مع نماذج Ultralytics YOLO، شائعة لتحسين المعلمات الفائقة. يساعد فهم هذه الفروق في تطبيق تقنيات الأتمتة الصحيحة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي فعالة. يمكنك معرفة المزيد حول ضبط المعلمات الفائقة في وثائق Ultralytics.