در دنیای پرشتاب یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، تکنیکهای گوناگونی برای استخراج اطلاعات مفید و کاهش ابعاد دادهها ابداع شدهاند. یکی از این روشها، AutoEncoderها هستند. AutoEncoder پراکنده (Sparse AutoEncoder یا SAE) نوع خاصی از AutoEncoder است که با هدف ایجاد نمایشهای فشرده و معنادار از دادهها، از مفهوم پراکندگی بهره میبرد. به زبان ساده، SAE سعی میکند تا حد امکان، تعداد کمی از نورونهای لایه پنهان را فعال نگه دارد و بقیه را غیرفعال کند.
پراکندگی در اینجا به معنای کمفعال بودن است. یک SAE طوری طراحی میشود که تنها تعداد محدودی از نورونهای لایه پنهان در هر لحظه فعال باشند. این اجبار، شبکه را مجبور میکند تا ویژگیهای مهمتر و اصلیتری را در دادهها شناسایی کرده و بر آنها تمرکز کند. این امر به جلوگیری از حفظ کردن دادهها (overfitting) و بهبود تعمیمپذیری مدل کمک میکند.
معماری اصلی یک SAE مشابه یک AutoEncoder معمولی است و شامل دو بخش اصلی است:
تفاوت اصلی در اضافه شدن یک جریمه پراکندگی (Sparsity Penalty) به تابع هزینه است. این جریمه، شبکه را مجبور میکند تا پراکندگی را در لایه پنهان رعایت کند.
روشهای مختلفی برای اعمال جریمه پراکندگی وجود دارد. یکی از رایجترین روشها استفاده از واگرایی کولبک-لیبلر (Kullback-Leibler divergence) است. در این روش، یک مقدار مطلوب برای میانگین فعالیت نورونها در لایه پنهان تعیین میشود (معمولاً یک مقدار کوچک نزدیک به صفر). سپس، واگرایی کولبک-لیبلر بین میانگین فعالیت واقعی نورونها و مقدار مطلوب محاسبه شده و به عنوان جریمه به تابع هزینه اضافه میشود.
SAE در زمینههای مختلفی کاربرد دارد، از جمله:
نمونه کد ساده برای ایجاد یک SAE با استفاده از TensorFlow/Keras:
import tensorflow as tf
# Define the model
input_dim = 784 # Example: MNIST data
encoding_dim = 128
sparsity_penalty = 0.01
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(input_dim,))
encoded = tf.keras.layers.Dense(encoding_dim, activation='relu', activity_regularizer=tf.keras.regularizers.l1(sparsity_penalty))(input_layer)
decoded = tf.keras.layers.Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = tf.keras.models.Model(input_layer, decoded)
# Compile the model
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# Train the model
# autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=10)
توضیح کد:
ویژگی | AutoEncoder معمولی | AutoEncoder پراکنده (SAE) |
---|---|---|
هدف | بازسازی دادههای ورودی | بازسازی دادههای ورودی با ایجاد نمایشهای فشرده و پراکنده |
پراکندگی | ندارد | دارد (با استفاده از جریمه پراکندگی) |
پیچیدگی | معمولاً سادهتر | معمولاً پیچیدهتر (به دلیل جریمه پراکندگی) |
کاربردها | کاهش ابعاد، بازسازی دادهها | کاهش ابعاد، تشخیص ناهنجاری، یادگیری ویژگیهای پنهان |
وقتی به SAE به عنوان مخفف Sparse Autoencoder اشاره می کنیم، منظور این است که SAE با گرفتن حروف اولیه هر کلمه مهم در Sparse Autoencoder تشکیل می شود. این فرآیند عبارت اصلی را به شکلی کوتاه تر و قابل مدیریت تر فشرده می کند و در عین حال معنای اصلی خود را حفظ می کند. بر اساس این تعریف، SAE مخفف Sparse Autoencoder است.
امتیاز شما به این مطلب
امتیاز: 5 از 5 (مجموع 1 رای)
اولین نفری باشید که در مورد این مقاله نظر می دهید!
techfeed.ir© 2024 All rights reserved