رمزگذارهای خودکار یک کلاس ضروری و همه کاره از شبکه های عصبی مصنوعی هستند که عمدتاً برای کارهای یادگیری بدون نظارت استفاده می شوند. آنها به دلیل توانایی خود در انجام وظایفی مانند کاهش ابعاد، یادگیری ویژگی ها و حتی مدل سازی مولد قابل توجه هستند.
تاریخچه رمزگذارهای خودکار
مفهوم رمزگذارهای خودکار در دهه 1980 با توسعه شبکه هاپفیلد، که پیشروی رمزگذارهای خودکار مدرن بود، سرچشمه گرفت. اولین کاری که ایده رمزگذار خودکار را مطرح کرد توسط روملهارت و همکارانش در سال 1986 و در روزهای اولیه شبکه های عصبی مصنوعی بود. اصطلاح رمزگذار خودکار بعداً ایجاد شد، زیرا دانشمندان شروع به شناسایی قابلیت‌های منحصر به فرد خود رمزگذاری خود کردند. در سال‌های اخیر، با افزایش یادگیری عمیق، رمزگذارهای خودکار تجدید حیات را تجربه کرده‌اند و به‌طور چشمگیری در زمینه‌هایی مانند تشخیص ناهنجاری، کاهش نویز، و حتی مدل‌های تولیدی مانند رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) مشارکت داشته‌اند.
کاوش رمزگذارهای خودکار
رمزگذار خودکار نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که برای یادگیری کدگذاری کارآمد داده های ورودی استفاده می شود. ایده اصلی این است که ورودی را در یک نمایش فشرده رمزگذاری کنیم و سپس ورودی اصلی را تا حد امکان دقیق از این نمایش بازسازی کنیم. این فرآیند شامل دو جزء اصلی است: یک رمزگذار که داده های ورودی را به یک کد فشرده تبدیل می کند و یک رمزگشا که ورودی اصلی را از کد بازسازی می کند.
هدف یک رمزگذار خودکار به حداقل رساندن تفاوت (یا خطا) بین ورودی اصلی و خروجی بازسازی‌شده است، در نتیجه ضروری‌ترین ویژگی‌ها را در داده‌ها یاد می‌گیرد. کد فشرده‌ای که توسط رمزگذار خودکار آموخته می‌شود، اغلب ابعاد بسیار پایین‌تری نسبت به داده‌های اصلی دارد که منجر به استفاده گسترده رمزگذارهای خودکار در کارهای کاهش ابعاد می‌شود.
ساختار داخلی رمزگذارهای خودکار
معماری رمزگذار خودکار از سه بخش اصلی تشکیل شده است:
-
رمزگذار: این بخش از شبکه ورودی را در یک نمایش فضای پنهان فشرده می کند. تصویر ورودی را به عنوان یک نمایش فشرده در ابعاد کاهش یافته رمزگذاری می کند. تصویر فشرده معمولاً اطلاعات کلیدی در مورد تصویر ورودی را در خود دارد.
-
تنگنا: این لایه بین رمزگذار و رمزگشا قرار دارد. این شامل نمایش فشرده داده های ورودی است. این کمترین بعد ممکن داده های ورودی است.
-
رمزگشا: این قسمت از شبکه تصویر ورودی را از شکل کدگذاری شده آن بازسازی می کند. بازسازی یک بازسازی با ضرر از ورودی اصلی خواهد بود، به خصوص اگر بعد رمزگذاری کوچکتر از بعد ورودی باشد.
هر یک از این بخش‌ها از چندین لایه نورون تشکیل شده‌اند و معماری خاص (تعداد لایه‌ها، تعداد نورون‌ها در هر لایه و غیره) بسته به کاربرد می‌تواند بسیار متفاوت باشد.
ویژگی های کلیدی Autoencoder
-
داده های خاص: رمزگذارهای خودکار به گونه ای طراحی شده اند که مختص داده باشند، به این معنی که داده هایی را که برای آنها آموزش ندیده اند رمزگذاری نمی کنند.
-
باخت: بازسازی داده‌های ورودی "از دست رفته" خواهد بود، به این معنی که برخی از اطلاعات همیشه در فرآیند رمزگذاری از دست می‌روند.
-
نظارت نشده: رمزگذارهای خودکار یک تکنیک یادگیری بدون نظارت هستند، زیرا برای یادگیری نمایش به برچسب های واضح نیاز ندارند.
-
کاهش ابعاد: آنها معمولاً برای کاهش ابعاد استفاده می شوند، جایی که می توانند با یادگیری تبدیل های غیر خطی از تکنیک هایی مانند PCA بهتر عمل کنند.
انواع رمزگذارهای خودکار
انواع مختلفی از رمزگذار خودکار وجود دارد که هر کدام ویژگی ها و کاربردهای منحصر به فردی دارند. در اینجا برخی از موارد رایج وجود دارد:
-
رمزگذار خودکار وانیل: ساده ترین شکل رمزگذار خودکار، یک شبکه عصبی پیشخور و غیر عود کننده است که شبیه پرسپترون چند لایه است.
-
رمزگذار خودکار چند لایه: اگر رمزگذار خودکار از چندین لایه پنهان برای فرآیندهای رمزگذاری و رمزگشایی خود استفاده کند، یک رمزگذار خودکار چندلایه در نظر گرفته می شود.
-
رمزگذار خودکار کانولوشنال: این رمزگذارهای خودکار به جای لایه‌های کاملاً متصل از لایه‌های کانولوشنال استفاده می‌کنند و برای داده‌های تصویر استفاده می‌شوند.
-
رمزگذار خودکار پراکنده: این رمزگذارهای خودکار در طول آموزش برای یادگیری ویژگی های قوی تر، پراکندگی را بر واحدهای پنهان تحمیل می کنند.
-
حذف نویز خودکار رمزگذار: این رمزگذارهای خودکار برای بازسازی ورودی از یک نسخه خراب آن آموزش دیده اند و به کاهش نویز کمک می کنند.
-
رمزگذار خودکار متغیر (VAE): VAE ها نوعی از رمزگذار خودکار هستند که یک فضای پنهان پیوسته و ساختار یافته را تولید می کنند که برای مدل سازی مولد مفید است.
| نوع رمزگذار خودکار | مشخصات | موارد استفاده معمولی |
|---|---|---|
| وانیل | ساده ترین شکل، شبیه پرسپترون چندلایه | کاهش ابعاد اساسی |
| چند لایه | چندین لایه پنهان برای رمزگذاری و رمزگشایی | کاهش ابعاد پیچیده |
| کانولوشنال | از لایه های کانولوشنال استفاده می کند که معمولاً با داده های تصویر استفاده می شود | تشخیص تصویر، کاهش نویز تصویر |
| پراکنده | پراکندگی را بر واحدهای پنهان تحمیل می کند | انتخاب ویژگی |
| نویز زدایی | برای بازسازی ورودی از یک نسخه خراب آموزش دیده است | کاهش سر و صدا |
| متغیر | یک فضای نهفته پیوسته و ساختار یافته ایجاد می کند | مدل سازی مولد |
استفاده از رمزگذارهای خودکار: برنامه ها و چالش ها
رمزگذارهای خودکار کاربردهای متعددی در یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها دارند:
-
متراکم سازی داده ها: رمزگذارهای خودکار را می توان آموزش داد تا داده ها را به گونه ای فشرده کنند که بتوان آنها را کاملاً بازسازی کرد.
-
رنگ بندی تصویر: رمزگذارهای خودکار می توانند برای تبدیل تصاویر سیاه و سفید به رنگی استفاده شوند.
-
تشخیص ناهنجاری: با آموزش داده های "عادی"، می توان از رمزگذار خودکار برای تشخیص ناهنجاری ها با مقایسه خطای بازسازی استفاده کرد.
-
حذف نویز تصاویر: رمزگذارهای خودکار می توانند برای حذف نویز از تصاویر استفاده شوند، فرآیندی به نام حذف نویز.
-
تولید داده های جدید: رمزگذارهای خودکار متغیر می توانند داده های جدیدی تولید کنند که آماری مشابه داده های آموزشی دارند.
با این حال، رمزگذارهای خودکار نیز می توانند چالش هایی ایجاد کنند:
-
رمزگذارهای خودکار می توانند به مقیاس داده های ورودی حساس باشند. برای به دست آوردن نتایج خوب اغلب به مقیاس بندی ویژگی نیاز است.
-
معماری ایده‌آل (یعنی تعداد لایه‌ها و تعداد گره‌ها در هر لایه) بسیار خاص مسئله است و اغلب به آزمایش‌های گسترده نیاز دارد.
-
نمایش فشرده به دست آمده اغلب به راحتی قابل تفسیر نیست، برخلاف تکنیک هایی مانند PCA.
-
رمزگذارهای خودکار می توانند به بیش از حد برازش حساس باشند، به خصوص زمانی که معماری شبکه دارای ظرفیت بالایی باشد.
مقایسه ها و تکنیک های مرتبط
رمزگذارهای خودکار را می توان با سایر تکنیک های کاهش ابعاد و یادگیری بدون نظارت مقایسه کرد، به شرح زیر:
| تکنیک | نظارت نشده | غیر خطی | انتخاب ویژگی های داخلی | قابلیت های مولد |
|---|---|---|---|---|
| رمزگذار خودکار | آره | آره | بله (انکودر خودکار پراکنده) | بله (VAEs) |
| PCA | آره | خیر | خیر | خیر |
| t-SNE | آره | آره | خیر | خیر |
| K-به معنای خوشه بندی است | آره | خیر | خیر | خیر |
دیدگاه های آینده در رمزگذارهای خودکار
رمزگذارهای خودکار به طور مداوم در حال اصلاح و بهبود هستند. انتظار می رود در آینده، رمزگذارهای خودکار نقش مهم تری در یادگیری بدون نظارت و نیمه نظارت، تشخیص ناهنجاری و مدل سازی تولیدی ایفا کنند.
یکی از مرزهای هیجان انگیز ترکیب رمزگذارهای خودکار با یادگیری تقویتی (RL) است. رمزگذارهای خودکار می توانند به یادگیری نمایش های کارآمد یک محیط کمک کنند و الگوریتم های RL را کارآمدتر کنند. همچنین، ادغام رمزگذارهای خودکار با سایر مدل‌های تولیدی، مانند شبکه‌های متخاصم مولد (GANs)، یکی دیگر از راه‌های امیدوارکننده برای ایجاد مدل‌های تولیدی قدرتمندتر است.
رمزگذارهای خودکار و سرورهای پروکسی
رابطه بین رمزگذارهای خودکار و سرورهای پروکسی مستقیم نیست، بلکه عمدتاً متنی است. سرورهای پروکسی در درجه اول به عنوان یک واسطه برای درخواست های مشتریانی که به دنبال منابع از سرورهای دیگر هستند عمل می کنند و عملکردهای مختلفی مانند حفاظت از حریم خصوصی، کنترل دسترسی و ذخیره سازی را ارائه می دهند.
در حالی که استفاده از رمزگذارهای خودکار ممکن است مستقیماً قابلیت‌های یک سرور پراکسی را افزایش ندهد، می‌توان از آنها در سیستم‌های بزرگ‌تر که در آن سرور پراکسی بخشی از شبکه است، استفاده کرد. به عنوان مثال، اگر یک سرور پراکسی بخشی از یک سیستم باشد که حجم زیادی از داده را مدیریت می کند، رمزگذارهای خودکار می توانند برای فشرده سازی داده ها یا برای تشخیص ناهنجاری ها در ترافیک شبکه استفاده شوند.
یکی دیگر از کاربردهای بالقوه در زمینه VPN یا دیگر سرورهای پروکسی ایمن است، که در آن رمزگذارهای خودکار به طور بالقوه می توانند به عنوان مکانیزمی برای تشخیص الگوهای غیرعادی یا غیرعادی در ترافیک شبکه استفاده شوند و به امنیت شبکه کمک کنند.
لینک های مربوطه
برای کاوش بیشتر در Autoencoder، به منابع زیر مراجعه کنید:
-
رمزگذارهای خودکار در یادگیری عمیق – کتاب درسی یادگیری عمیق نوشته گودفلو، بنجیو و کورویل.
-
ساخت رمزگذارهای خودکار در کراس – آموزش پیاده سازی خودکار رمزگذار در Keras.
-
رمزگذار خودکار متغیر: شهود و پیاده سازی - توضیح و پیاده سازی Autoencoder های متغیر.
-
رمزگذار خودکار پراکنده – آموزش دانشگاه استنفورد در مورد رمزگذارهای خودکار پراکنده.
-
آشنایی با رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) – مقاله جامع رمزگذارهای خودکار متغیر از Towards Data Science.
