Transformer (network architecture)

Transformer (network architecture)

معماری‌های_شبکه‌های_عصبی

مقدمه

Transformer یک معماری شبکه عصبی است که برای اولین بار در سال 2017 در مقاله‌ای با عنوان "Attention is All You Need" معرفی شد. این معماری به سرعت به یک استاندارد در پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده و در حوزه‌های دیگری مانند بینایی کامپیوتر نیز کاربرد پیدا کرده است. Transformer به دلیل توانایی‌اش در پردازش داده‌های ترتیبی به صورت موازی و همچنین مکانیسم توجه قدرتمندش، نسبت به مدل‌های قبلی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برتری‌های قابل توجهی دارد. این مقاله به ارائه یک توضیح جامع و در عین حال قابل فهم از معماری Transformer برای مبتدیان می‌پردازد.

پیش‌زمینه: محدودیت‌های RNN و CNN

قبل از ورود به جزئیات Transformer، مهم است تا محدودیت‌های مدل‌های سنتی پردازش داده‌های ترتیبی را درک کنیم.

• **RNN:** شبکه‌های عصبی بازگشتی (مانند LSTM و GRU) به طور طبیعی برای پردازش داده‌های ترتیبی طراحی شده‌اند، اما به دلیل ماهیت متوالی خود، نمی‌توانند به صورت موازی آموزش داده شوند. این امر باعث می‌شود تا آموزش این شبکه‌ها بر روی داده‌های بزرگ، زمان‌بر باشد. همچنین، RNNها در یادگیری وابستگی‌های دوربرد در داده‌ها دچار مشکل می‌شوند (مشکل vanishing gradient).
• **CNN:** شبکه‌های عصبی کانولوشنی در ابتدا برای پردازش تصاویر طراحی شده بودند، اما می‌توان از آن‌ها برای پردازش داده‌های ترتیبی نیز استفاده کرد. با این حال، CNNها برای درک وابستگی‌های دوربرد در داده‌های ترتیبی نیاز به لایه‌های کانولوشنی متعددی دارند که این امر باعث افزایش پیچیدگی مدل می‌شود.

Transformer با حل این محدودیت‌ها، رویکردی جدید برای پردازش داده‌های ترتیبی ارائه می‌دهد.

معماری کلی Transformer

معماری Transformer بر پایه مکانیسم توجه ساخته شده است و شامل دو بخش اصلی است:

• **Encoder (رمزگذار):** وظیفه رمزگذاری ورودی (به عنوان مثال، یک جمله) به یک نمایش برداری است که اطلاعات مهم ورودی را در خود جای داده است.
• **Decoder (رمزگشا):** وظیفه تولید خروجی (به عنوان مثال، ترجمه یک جمله) بر اساس نمایش برداری تولید شده توسط Encoder است.

هر دو بخش Encoder و Decoder از چندین لایه یکسان تشکیل شده‌اند.

Encoder

هر لایه Encoder شامل دو زیرلایه اصلی است:

• **Multi-Head Self-Attention (توجه به خود چندگانه):** این زیرلایه مسئول محاسبه روابط بین کلمات مختلف در ورودی است. به عبارت دیگر، این زیرلایه به مدل کمک می‌کند تا بفهمد هر کلمه در جمله با سایر کلمات چگونه مرتبط است.
• **Feed Forward Network (شبکه پیش‌خور):** این زیرلایه یک شبکه عصبی تمام-متصل است که بر روی هر موقعیت (کلمه) در ورودی به صورت جداگانه اعمال می‌شود.

قبل و بعد از هر یک از این زیرلایه‌ها، یک لایه **Add & Norm** وجود دارد که شامل موارد زیر است:

• **Add (جمع):** خروجی زیرلایه به ورودی آن اضافه می‌شود (Residual Connection).
• **Norm (نرمال‌سازی لایه):** خروجی جمع شده نرمال‌سازی می‌شود.

Decoder

هر لایه Decoder مشابه Encoder است، با این تفاوت که یک زیرلایه اضافی به نام **Encoder-Decoder Attention** دارد.

• **Multi-Head Self-Attention:** مانند Encoder، این زیرلایه روابط بین کلمات مختلف در خروجی تولید شده توسط Decoder را محاسبه می‌کند.
• **Encoder-Decoder Attention:** این زیرلایه مسئول توجه به خروجی Encoder است. به عبارت دیگر، این زیرلایه به Decoder کمک می‌کند تا بفهمد کدام بخش‌های ورودی برای تولید خروجی فعلی مهم هستند.
• **Feed Forward Network:** مانند Encoder، این زیرلایه یک شبکه عصبی تمام-متصل است که بر روی هر موقعیت در ورودی به صورت جداگانه اعمال می‌شود.

همانند Encoder، قبل و بعد از هر یک از این زیرلایه‌ها، یک لایه Add & Norm وجود دارد.

مکانیسم توجه (Attention)

مکانیسم توجه قلب تپنده معماری Transformer است. این مکانیسم به مدل اجازه می‌دهد تا بر روی مهم‌ترین بخش‌های ورودی تمرکز کند.

مکانیسم توجه به این صورت کار می‌کند:

1. **محاسبه Query، Key و Value:** هر کلمه در ورودی به سه بردار تبدیل می‌شود: Query (پرس و جو)، Key (کلید) و Value (مقدار). 2. **محاسبه امتیاز توجه:** امتیاز توجه بین هر Query و هر Key محاسبه می‌شود. این امتیاز نشان می‌دهد که هر کلمه چقدر با سایر کلمات مرتبط است. 3. **نرمال‌سازی امتیازها:** امتیازهای توجه با استفاده از تابع Softmax نرمال‌سازی می‌شوند. 4. **محاسبه خروجی:** خروجی مکانیسم توجه با ضرب کردن Valueها در امتیازهای توجه نرمال‌سازی شده و سپس جمع کردن آن‌ها محاسبه می‌شود.

توجه به خود (Self-Attention) نوع خاصی از مکانیسم توجه است که در آن Query، Key و Value از یک ورودی یکسان گرفته می‌شوند.

توجه چندگانه (Multi-Head Attention) به مدل اجازه می‌دهد تا از چندین مکانیسم توجه به طور موازی استفاده کند. این امر به مدل کمک می‌کند تا روابط مختلف بین کلمات را درک کند.

Positional Encoding (رمزگذاری موقعیتی)

از آنجایی که Transformer از RNN یا CNN استفاده نمی‌کند، نیاز به راهی برای ارائه اطلاعات موقعیتی به مدل دارد. این کار با استفاده از **Positional Encoding** انجام می‌شود.

Positional Encoding یک بردار است که به هر کلمه در ورودی اضافه می‌شود. این بردار حاوی اطلاعاتی در مورد موقعیت کلمه در جمله است. روش‌های مختلفی برای محاسبه Positional Encoding وجود دارد، اما رایج‌ترین روش استفاده از توابع سینوسی و کسینوسی با فرکانس‌های مختلف است.

Embedding (تعبیه)

قبل از اینکه ورودی به Encoder وارد شود، هر کلمه به یک بردار عددی تبدیل می‌شود. این کار با استفاده از **Embedding** انجام می‌شود.

Embedding یک نگاشت است که هر کلمه را به یک بردار با ابعاد مشخص تبدیل می‌کند. بردار Embedding هر کلمه، اطلاعات معنایی آن کلمه را در خود جای داده است.

لایه خروجی و Softmax

پس از اینکه Decoder خروجی را تولید کرد، یک لایه خطی و سپس یک تابع Softmax اعمال می‌شود. این لایه و تابع، احتمال هر کلمه در واژگان را به عنوان خروجی محاسبه می‌کنند. کلمه‌ای که بیشترین احتمال را دارد، به عنوان خروجی نهایی انتخاب می‌شود.

کاربردهای Transformer

Transformer در طیف گسترده‌ای از کاربردها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

• **ترجمه ماشینی:** Transformer به طور قابل توجهی عملکرد ترجمه ماشینی را بهبود بخشیده است.
• **خلاصه‌سازی متن:** Transformer می‌تواند به طور خودکار متون طولانی را خلاصه کند.
• **تولید متن:** Transformer می‌تواند متون جدیدی تولید کند که به لحاظ گرامری و معنایی صحیح هستند.
• **پرسش و پاسخ:** Transformer می‌تواند به سوالات مطرح شده در مورد یک متن پاسخ دهد.
• **تحلیل احساسات:** Transformer می‌تواند احساسات موجود در یک متن را تشخیص دهد.
• **بینایی کامپیوتر:** Transformer در حال حاضر در حوزه‌هایی مانند تشخیص اشیاء و تقسیم‌بندی تصویر نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.

مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده Transformer

بسیاری از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده Transformer وجود دارند که می‌توان از آن‌ها برای حل وظایف مختلف NLP استفاده کرد. برخی از محبوب‌ترین این مدل‌ها عبارتند از:

• **BERT:** یک مدل Transformer دوجهته است که برای یادگیری نمایش‌های متنی عمیق طراحی شده است.
• **GPT:** یک مدل Transformer یک‌جهته است که برای تولید متن طراحی شده است.
• **T5:** یک مدل Transformer است که برای حل تمام وظایف NLP به عنوان یک مسئله متن به متن طراحی شده است.
• **RoBERTa:** یک مدل BERT بهبود یافته است که با استفاده از داده‌های بیشتر و استراتژی‌های آموزش بهتر، عملکرد بهتری دارد.

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات (برای درک بهتر کاربرد در داده‌های مالی)

برای درک بهتر کاربرد Transformer در تحلیل داده‌های مالی، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. **تحلیل سری‌های زمانی:** Transformer می‌تواند برای پیش‌بینی قیمت سهام و سایر دارایی‌ها با استفاده از تحلیل سری‌های زمانی استفاده شود. 2. **تحلیل اخبار و احساسات:** Transformer می‌تواند برای تحلیل اخبار و گزارش‌های مالی و تعیین احساسات بازار استفاده شود. (تحلیل احساسات) 3. **تشخیص تقلب:** Transformer می‌تواند برای تشخیص الگوهای تقلب در معاملات مالی استفاده شود. 4. **مدیریت ریسک:** Transformer می‌تواند برای ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مالی استفاده شود. 5. **تحلیل حجم معاملات:** Transformer می‌تواند الگوهای حجم معاملات را تحلیل کرده و نشانه‌های خرید و فروش را شناسایی کند. 6. **تحلیل تکنیکال:** Transformer می‌تواند برای شناسایی الگوهای نموداری و سایر نشانه‌های تکنیکال استفاده شود. 7. **پیش‌بینی نقدینگی:** Transformer می‌تواند برای پیش‌بینی نقدینگی بازار استفاده شود. 8. **مدل‌سازی وابستگی‌های غیرخطی:** Transformer می‌تواند وابستگی‌های غیرخطی بین متغیرهای مالی را مدل‌سازی کند. 9. **یادگیری نمایندگی ویژگی:** Transformer می‌تواند نمایندگی‌های ویژگی‌های مهم از داده‌های مالی را یاد بگیرد. 10. **بهینه‌سازی پورتفوی:** Transformer می‌تواند برای بهینه‌سازی پورتفوی سرمایه‌گذاری استفاده شود. 11. **تحلیل ریسک اعتباری:** Transformer می‌تواند برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان استفاده شود. 12. **تشخیص پولشویی:** Transformer می‌تواند برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک پولشویی استفاده شود. 13. **پیش‌بینی ورشکستگی:** Transformer می‌تواند برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها استفاده شود. 14. **تحلیل بازار ارز:** Transformer می‌تواند برای تحلیل و پیش‌بینی نرخ ارز استفاده شود. 15. **تحلیل بازار سهام:** Transformer می‌تواند برای تحلیل و پیش‌بینی شاخص‌های بازار سهام استفاده شود.

جمع‌بندی

Transformer یک معماری قدرتمند و انعطاف‌پذیر است که به سرعت به یک استاندارد در پردازش زبان طبیعی و سایر حوزه‌ها تبدیل شده است. با درک اصول اساسی Transformer، می‌توانید از این معماری برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل استفاده کنید.

شبکه‌های_عصبی پردازش_زبان_طبیعی یادگیری_عمیق توجه شبکه‌های_عصبی_بازگشتی LSTM GRU شبکه‌های_عصبی_کانولوشنی Embedding Softmax BERT GPT T5 RoBERTa سری_زمانی تحلیل_احساسات تحلیل_تکنیکال حجم_معاملات مدیریت_ریسک پیش‌بینی_قیمت_سهام

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان