الدرس 2 من 5 · حساب الموترات
العمليات على الموترات Tensor Operations
العمليات العنصرية، والبث (Broadcasting)، وإعادة التشكيل، وتبديل المحاور، والاختزال على محور؛ وهي العمليات التي تُكتب بها طبقات الشبكات الحديثة.
محتويات الدرس
1 مقدمة
معظم الحسابات داخل الشبكة العصبية عمليات قليلة تتكرر: جمع وضرب عنصري، وبث لمحاذاة الأشكال، وإعادة تشكيل، وتبديل محاور، واختزال (مجموع أو متوسط) على محور معين.
الأهداف التعليمية
- تطبيق العمليات العنصرية
- التنبؤ بشكل ناتج البث وقواعده
- استخدام إعادة التشكيل وتبديل المحاور
- حساب الاختزال على محور محدد
2 لماذا ندرس هذا الموضوع؟
إضافة الانحياز إلى مخرجات طبقة هي بث، وتطبيع الدفعات اختزال على محور الدفعة، وتقسيم الانتباه إلى رؤوس (Multi-head) إعادة تشكيل وتبديل محاور. إتقان هذه العمليات يجعل الكود أوضح وأسرع لأنه يتجنب الحلقات.
3 الشرح النظري
العمليات العنصرية
تُطبَّق على كل عنصر منفرداً لموترين من الشكل نفسه: \((\mathcal{A}\odot\mathcal{B})_{ijk} = a_{ijk}b_{ijk}\)، وكذلك الدوال مثل \(\exp\) وReLU.
قواعد البث (Broadcasting)
- نحاذي الشكلين من اليمين.
- المحوران متوافقان إذا تساويا أو كان أحدهما 1.
- المحور الناقص يعامل كأنه 1.
- المحور الذي طوله 1 يُكرَّر ليطابق الآخر (دون نسخ فعلي في الذاكرة).
مثال: \((2,3) + (3,) \to (2,3)\)؛ و\((4,1) + (1,5) \to (4,5)\)؛ أما \((2,3) + (2,)\) فغير متوافق.
إعادة التشكيل وتبديل المحاور
إعادة التشكيل (Reshape) تغيّر الشكل مع الحفاظ على عدد العناصر وترتيبها في الذاكرة. وتبديل المحاور (Transpose/Permute) يغير ترتيب المحاور، مثل \((B, H, W, C) \to (B, C, H, W)\).
الاختزال على محور
مجموع أو متوسط أو قيمة عظمى على محور يحذف ذلك المحور: متوسط \((B, d)\) على المحور 0 يعطي \((d)\)، وهذا ما يحسبه تطبيع الدفعات.
4 التعريفات الرياضية
- البث
- محاذاة موترين مختلفي الشكل بتكرار المحاور ذات الطول 1 ضمنياً.\[(m,n) + (1,n) \to (m,n)\]
- الاختزال
- تطبيق عملية تجميع على محور فيُحذف من الشكل.\[\mathbf{s}_j = \sum_i X_{ij}\]
- إعادة التشكيل
- تغيير شكل الموتر مع الحفاظ على عدد عناصره.\[(2,3,4) \to (6,4)\]
- البث (Broadcasting)
- قواعد لمحاذاة موترين مختلفي الشكل في العمليات العنصرية بتمديد المحاور ذات الطول 1 ضمنياً.\[(m,n)+(n)\to(m,n)\]
5 المعادلات
6 مثال محلول خطوة بخطوة
بث الانحياز
المسألة: لتكن \(X = \begin{bmatrix}0 & 1 & 2 \\ 3 & 4 & 5\end{bmatrix}\) (شكلها 2×3) و\(\mathbf{b} = (10, 20, 30)\). احسب \(X + \mathbf{b}\).
- المحاذاة من اليمين: \((2,3)\) و\((3,)\) متوافقان.
- يُكرر b لكل صف.
- نجمع عنصراً بعنصر.
النتيجة: \(\begin{bmatrix}10 & 21 & 32 \\ 13 & 24 & 35\end{bmatrix}\)
أشكال الانتباه متعدد الرؤوس
المسألة: موتر \((B, T, d) = (2, 10, 64)\) يُقسم إلى 8 رؤوس. ما الشكل بعد إعادة التشكيل ثم التبديل إلى \((B, h, T, d_h)\)؟
- \(d_h = 64/8 = 8\).
- إعادة التشكيل: \((2, 10, 8, 8)\).
- تبديل المحورين 1 و2: \((2, 8, 10, 8)\).
النتيجة: \((2, 8, 10, 8)\)
7 تطبيق عملي في الذكاء الاصطناعي
- الانحياز: إضافة متجه الانحياز إلى كل عينة في الدفعة بالبث.
- التطبيع: Batch Norm وLayer Norm اختزالات على محاور مختلفة.
- الانتباه متعدد الرؤوس: إعادة تشكيل وتبديل محاور لتوزيع البعد على الرؤوس.
8 مختبر تفاعلي مرتبط بالدرس
شبكة صغيرة (مدخلان، طبقة مخفية بعصبونين، مخرج واحد) تُحسب كاملة داخل المتصفح: المدخلات، الأوزان والانحيازات، المجموع الموزون، دوال التنشيط، الانتشار الأمامي، الخسارة، الانتشار العكسي، حساب التدرجات مع التحقق العددي، وتحديث الأوزان.
افتح مختبر رياضيات الشبكات العصبية9 تمارين تدريبية
أسئلة مراجعة للتفكير
- ما شكل ناتج \((8, 1, 6) + (7, 1)\)؟
- لماذا يعد البث أكفأ من النسخ الصريح؟
أخطاء شائعة
- بث غير مقصود ينتج شكلاً أكبر بصمت، مثل \((n,1) + (n,) \to (n,n)\).
- الخلط بين إعادة التشكيل وتبديل المحاور؛ الأولى لا تغير ترتيب العناصر في الذاكرة.
- الاختزال على المحور الخطأ.
10 ملخص الدرس
- العمليات العنصرية تتطلب أشكالاً متوافقة.
- البث يحاذي من اليمين ويمدد المحاور ذات الطول 1.
- الاختزال يحذف المحور الذي يُجمَّع عليه.
11 اختبار قصير
5 أسئلة · 10 دقائق · النجاح من 60% — اجتيازه يُكمل الدرس.
