التعلم العميق التطوري Evolutionary Deep Learning هو نهج لتدريب الشبكات العصبية العميقة (DNNs) التي تجمع بين مبادئ الخوارزميات التطورية evolutionary algorithms والتعلم العميق deep learning. إنه نوع من طرق البحث عن البُنية العصبية التي تهدف إلى تحسين البُنية والمعلمات الفائقة hyperparameters وأوزان DNNs تلقائيًا لمهمة معينة.
تتضمن عملية التعلم العميق التطوري إنشاء مجموعة من DNNs ببُنيات مهيأة عشوائيًا ومعلمات فائقة وأوزان. يتم تقييم DNNs في المجتمع في مهمة محددة، ويتم استخدام أدائها كدالة لياقة fitness function للخوارزمية التطورية.
بناءً على دالة اللياقة، تُستخدم عملية الانتقاء selection لاختيار الأفراد الأفضل أداءً في المجتمع. يتم استخدام هؤلاء الأفراد بعد ذلك لإنشاء مجموعة سكانية جديدة من خلال عمليات الطفرات mutation والتزاوج crossover، على غرار كيفية عمل الانتقاء الطبيعي في علم الأحياء.
ثم يتم تقييم المجموعة الجديدة من DNNs في المهمة، وتتكرر العملية لعدد معين من الأجيال generations أو حتى يتم استيفاء معايير التوقف. بمرور الوقت، تتطور DNNs في المجتمع للحصول على بُنيات أفضل ومعلمات فائقة وأوزان أكثر ملاءمة للمهمة.
تم تطبيق التعلم العميق التطوري بنجاح في مجالات مختلفة مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والروبوتات. يكون مفيدًا بشكل خاص عندما لا تكون البنية المثالية أو المعلمات الفائقة لـ DNN معروفة أو يصعب تحديدها. يمكن أن تقلل بشكل كبير من الوقت والموارد الحسابية المطلوبة لضبط المعلمات الفائقة والبحث عن البنية، مما يؤدي إلى أداء أفضل في مهمة معينة.
تم تطبيق التعلم العميق التطوري بنجاح في مجموعة متنوعة من المجالات مثل رؤية الكمبيوتر computer vision ومعالجة اللغة الطبيعية natural language processing والروبوتات robotics. يكون مفيدًا بشكل خاص عندما تكون البنية المثلى أو المعلمات الفائقة hyperparameters لشبكة عصبية عميقة غير معروفة أو يصعب تحديدها.
يمكن أن تعزز الأساليب الحسابية التطورية تطوير التعلم العميق بعدة طرق:
- تحسين البُنية Architecture optimization: تتمثل إحدى أهم مزايا الأساليب الحسابية التطورية في قدرتها على تحسين بُنية الشبكة العصبية العميقة تلقائيًا. هذا يعني أن الخوارزمية يمكنها تحديد أفضل عدد من الطبقات، والحجم الأمثل لكل طبقة، ودوال التنشيط المناسبة للاستخدام.
- تحسين المعلمات الفائقة Hyperparameter optimization: بالإضافة إلى تحسين البُنية، يمكن أيضًا استخدام الأساليب الحسابية التطورية لتحسين المعلمات الفائقة مثل معدلات التعلم learning rates ومعلمات التنظيم regularization parameters وأحجام الدُفعات batch sizes. تؤثر هذه المعلمات بشكل كبير على أداء الشبكة العصبية العميقة، وقد يصعب تحديد قيمها المثلى من خلال الضبط اليدوي.
- استكشاف مساحة البحث Exploration of the search space: تتيح الأساليب الحسابية التطورية استكشاف مساحة بحث واسعة من البُنى والمعلمات الفائقة المحتملة، والتي يمكن أن تساعد في تجنب الوقوع في الامثلية المحلية local optima.
- الاستخدام الفعال للموارد Efficient use of resources: يمكن للطرق الحسابية التطورية أن تقلل بشكل كبير من مقدار الوقت والموارد الحسابية المطلوبة لضبط المعامل الفائق، حيث يمكن أن تكون عملية التحسين متوازية وآلية.
- نقل التعلم Transfer learning: يمكن استخدام الأساليب الحسابية التطورية لنقل التعلم، حيث يتم ضبط الشبكات العصبية العميقة المدربة مسبقًا على المهام الجديدة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عندما تكون بيانات التدريب محدودة، حيث يمكن للشبكة المدربة مسبقًا الاستفادة من الميزات التي تم تعلمها مسبقًا.
بشكل عام، يمكن أن تعزز الأساليب الحسابية التطورية تطوير التعلم العميق عن طريق أتمتة المهمة الشاقة والمستهلكة للوقت لضبط المعلمات الفائقة، مما يتيح استكشاف مساحة بحث واسعة من البُنى والمعلمات الفائقة، ويؤدي في النهاية إلى أداء أفضل في مهمة معينة.
