Transformers

Transformers (مدل‌های یادگیری ماشین)

Transformers مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر مکانیسم توجه (Attention) هستند که در سال ۲۰۱۷ توسط Vaswani et al. معرفی شدند. این مدل‌ها به سرعت به معماری غالب در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) تبدیل شده‌اند و در حوزه‌های دیگر مانند بینایی کامپیوتر (Computer Vision) نیز کاربردهای گسترده‌ای پیدا کرده‌اند. Transformers به دلیل قابلیت پردازش موازی و عملکرد برتر در مقایسه با مدل‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه عصبی پیچشی (CNN) در بسیاری از وظایف، مورد توجه قرار گرفته‌اند.

تاریخچه و انگیزه

قبل از Transformers، مدل‌های RNN مانند LSTM و GRU برای پردازش داده‌های ترتیبی مانند متن استفاده می‌شدند. با این حال، این مدل‌ها با مشکلاتی مانند محو شدن گرادیان (Vanishing Gradient) و عدم قابلیت پردازش موازی روبرو بودند که باعث محدودیت در عملکرد آنها می‌شد.

Transformers برای حل این مشکلات طراحی شدند. با استفاده از مکانیسم توجه، Transformers می‌توانند روابط بین کلمات در یک جمله را بدون توجه به فاصله بین آنها درک کنند. این قابلیت باعث می‌شود که Transformers در پردازش جملات طولانی و درک وابستگی‌های دوربرد بسیار مؤثر باشند. همچنین، معماری Transformers به گونه‌ای است که امکان پردازش موازی را فراهم می‌کند و سرعت آموزش و استنتاج را افزایش می‌دهد.

معماری Transformers

Transformers بر اساس معماری رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder) ساخته شده‌اند. معماری کلی یک Transformer شامل دو بخش اصلی است:

• رمزگذار (Encoder): وظیفه رمزگذاری ورودی (مانند یک جمله) به یک نمایش برداری است که اطلاعات مهم ورودی را در خود جای می‌دهد. رمزگذار از چندین لایه یکسان تشکیل شده است که هر لایه شامل دو زیرلایه اصلی است:

   *   مکانیسم توجه چندگانه (Multi-Head Attention): این مکانیسم به مدل اجازه می‌دهد تا به طور همزمان به قسمت‌های مختلف ورودی توجه کند و روابط بین کلمات را درک کند.
   *   شبکه عصبی پیشخور (Feed Forward Neural Network): این شبکه برای پردازش بیشتر خروجی مکانیسم توجه و اعمال تبدیلات غیرخطی استفاده می‌شود.

• رمزگشا (Decoder): وظیفه تولید خروجی (مانند ترجمه یک جمله) بر اساس نمایش برداری تولید شده توسط رمزگذار است. رمزگشا نیز از چندین لایه یکسان تشکیل شده است که هر لایه شامل سه زیرلایه اصلی است:

   *   مکانیسم توجه چندگانه پوشیده (Masked Multi-Head Attention): این مکانیسم مشابه مکانیسم توجه چندگانه در رمزگذار است، اما با این تفاوت که فقط به قسمت‌های قبلی خروجی توجه می‌کند تا از نگاه کردن به اطلاعات آینده جلوگیری شود.
   *   مکانیسم توجه چندگانه (Multi-Head Attention): این مکانیسم به رمزگشا اجازه می‌دهد تا به خروجی رمزگذار توجه کند و اطلاعات مهم را از آن استخراج کند.
   *   شبکه عصبی پیشخور (Feed Forward Neural Network): این شبکه برای پردازش بیشتر خروجی مکانیسم‌های توجه و اعمال تبدیلات غیرخطی استفاده می‌شود.

مکانیسم توجه (Attention)

مکانیسم توجه قلب تپنده Transformers است. این مکانیسم به مدل اجازه می‌دهد تا به طور انتخابی بر روی قسمت‌های مختلف ورودی تمرکز کند و روابط بین آنها را درک کند. مکانیسم توجه به صورت زیر عمل می‌کند:

1. محاسبه وزن‌ها (Weights): برای هر کلمه در ورودی، یک وزن محاسبه می‌شود که نشان‌دهنده اهمیت آن کلمه در رابطه با سایر کلمات است. این وزن‌ها با استفاده از یک تابع شباهت (مانند ضرب نقطه‌ای) بین بردار نمایش هر کلمه و بردار نمایش سایر کلمات محاسبه می‌شوند. 2. نرمال‌سازی وزن‌ها (Normalization): وزن‌ها با استفاده از یک تابع Softmax نرمال‌سازی می‌شوند تا مجموع آنها برابر با ۱ شود. 3. محاسبه خروجی (Output): خروجی مکانیسم توجه با جمع وزن‌دار بردارهای نمایش کلمات محاسبه می‌شود.

توجه چندگانه (Multi-Head Attention) یک نسخه پیشرفته از مکانیسم توجه است که در آن چندین مکانیسم توجه به طور موازی اجرا می‌شوند. هر مکانیسم توجه بر روی یک فضای نمایش متفاوت عمل می‌کند و خروجی‌های آنها با هم ترکیب می‌شوند تا یک نمایش جامع از ورودی ایجاد شود.

Embedding و Positional Encoding

Transformers از Embedding برای تبدیل کلمات به بردارهای عددی استفاده می‌کنند. این بردارها نشان‌دهنده معنای کلمات هستند. با این حال، Transformers به دلیل عدم استفاده از شبکه‌های بازگشتی، اطلاعات مربوط به موقعیت کلمات در جمله را از دست می‌دهند. برای جبران این مشکل، از Positional Encoding استفاده می‌شود. Positional Encoding یک بردار است که به بردار Embedding هر کلمه اضافه می‌شود و اطلاعات مربوط به موقعیت آن کلمه را در جمله فراهم می‌کند.

کاربردهای Transformers

Transformers در طیف گسترده‌ای از وظایف NLP کاربرد دارند، از جمله:

• ترجمه ماشینی (Machine Translation): مدل‌هایی مانند Google Translate از Transformers برای ترجمه متن بین زبان‌های مختلف استفاده می‌کنند.
• خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): Transformers می‌توانند متن‌های طولانی را به خلاصه‌های کوتاه و دقیق تبدیل کنند.
• تولید متن (Text Generation): مدل‌هایی مانند GPT-3 از Transformers برای تولید متن‌های منسجم و طبیعی استفاده می‌کنند.
• پرسش و پاسخ (Question Answering): Transformers می‌توانند به سوالات مطرح شده در مورد یک متن پاسخ دهند.
• تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition): Transformers می‌توانند موجودیت‌های نام‌دار (مانند نام افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها) را در یک متن شناسایی کنند.
• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): Transformers می‌توانند احساسات موجود در یک متن را (مانند مثبت، منفی یا خنثی) تشخیص دهند.
• درک مطلب (Reading Comprehension): Transformers می‌توانند مطالب یک متن را درک کنند و به سوالات مربوط به آن پاسخ دهند.
• تکمیل متن (Text Completion): Transformers می‌توانند متن ناقص را تکمیل کنند.

علاوه بر NLP، Transformers در حوزه‌های دیگری مانند بینایی کامپیوتر، پردازش صوت و بیوانفورماتیک نیز کاربرد دارند.

مدل‌های مشهور Transformers

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): یک مدل Transformer پیش‌آموزش‌دیده است که برای درک زبان طبیعی بسیار مؤثر است.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): یک مدل Transformer پیش‌آموزش‌دیده است که برای تولید متن بسیار مؤثر است.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): یک مدل Transformer است که تمام وظایف NLP را به عنوان یک مسئله تبدیل متن به متن مدل می‌کند.
• RoBERTa (A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): یک نسخه بهینه‌سازی‌شده از BERT است که عملکرد بهتری دارد.
• DeBERTa (Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention): یک مدل Transformer است که با استفاده از مکانیسم توجه disentangled و decoding-enhanced، عملکرد بهتری نسبت به BERT و RoBERTa دارد.
• Vision Transformer (ViT): یک مدل Transformer است که برای وظایف بینایی کامپیوتر طراحی شده است.

مزایا و معایب Transformers

مزایا:

• عملکرد برتر: Transformers در بسیاری از وظایف NLP و بینایی کامپیوتر عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های قبلی دارند.
• قابلیت پردازش موازی: معماری Transformers امکان پردازش موازی را فراهم می‌کند و سرعت آموزش و استنتاج را افزایش می‌دهد.
• درک وابستگی‌های دوربرد: Transformers می‌توانند روابط بین کلمات در یک جمله را بدون توجه به فاصله بین آنها درک کنند.
• انعطاف‌پذیری: Transformers را می‌توان برای طیف گسترده‌ای از وظایف تطبیق داد.

معایب:

• محاسبات سنگین: آموزش Transformers به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد.
• حافظه زیاد: Transformers به حافظه زیادی نیاز دارند، به خصوص برای پردازش دنباله‌های طولانی.
• پیچیدگی: معماری Transformers پیچیده است و درک آن ممکن است دشوار باشد.

آینده Transformers

Transformers به سرعت در حال تکامل هستند و انتظار می‌رود که در آینده نقش مهم‌تری در حوزه یادگیری ماشین ایفا کنند. تحقیقات فعلی بر روی بهبود کارایی، کاهش حافظه مورد نیاز و افزایش قابلیت تفسیر Transformers متمرکز است. همچنین، تلاش‌هایی برای توسعه Transformers برای وظایف جدید و حوزه‌های مختلف در حال انجام است.

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• تحلیل روند (Trend Analysis): بررسی جهت کلی حرکت قیمت.
• میانگین متحرک (Moving Average): شناسایی روندها با صاف کردن نوسانات قیمت.
• شاخص قدرت نسبی (RSI): تعیین شرایط خرید یا فروش بیش از حد.
• باندهای بولینگر (Bollinger Bands): ارزیابی نوسانات قیمت و شناسایی نقاط ورود و خروج احتمالی.
• MACD (Moving Average Convergence Divergence): شناسایی تغییرات در قدرت، جهت، روند و مدت زمان یک روند.
• حجم معاملات (Volume): تأیید قدرت روند و شناسایی نقاط برگشت احتمالی.
• شکاف قیمتی (Price Gaps): شناسایی نقاط تغییر روند و فرصت‌های معاملاتی.
• الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns): پیش‌بینی حرکات قیمت بر اساس الگوهای بصری.
• تحلیل فیبوناچی (Fibonacci Analysis): شناسایی سطوح حمایت و مقاومت احتمالی.
• تحلیل موج الیوت (Elliott Wave Analysis): پیش‌بینی حرکات قیمت بر اساس الگوهای موجی.
• Order Flow Analysis: بررسی جریان سفارشات برای درک رفتار معامله‌گران.
• Book Depth Analysis: تحلیل عمق بازار برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت.
• Time and Sales Data: بررسی داده‌های زمانی و فروش برای درک فعالیت‌های معاملاتی.
• VWAP (Volume Weighted Average Price): محاسبه میانگین قیمت وزنی با حجم معاملات.
• On Balance Volume (OBV): اندازه‌گیری فشار خرید و فروش.

منابع

• Attention is All You Need - مقاله اصلی معرفی Transformers
• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding - مقاله معرفی BERT
• Language Models are Few-Shot Learners - مقاله معرفی GPT-3

پردازش زبان طبیعی || یادگیری ماشین || شبکه عصبی || توجه (یادگیری ماشین) || رمزگذار-رمزگشا || Embedding || Positional Encoding || BERT || GPT || T5 || RoBERTa || DeBERTa || Vision Transformer || LSTM || GRU || بینایی کامپیوتر || پردازش صوت || بیوانفورماتیک

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