مثال 2: کاهش ابعاد داده‌های ژنومی با Autoencoder

مقدمه

در مسائل بیوانفورماتیک، داده‌های ژنومی معمولاً شامل هزاران ویژگی (ژن) هستند که پردازش آن‌ها به‌صورت مستقیم دشوار است. Autoencoder می‌تواند با یادگیری یک نمایش فشرده، ویژگی‌های مهم را حفظ کرده و ابعاد داده‌ها را کاهش دهد.

چرا Autoencoder و نه PCA؟

·       PCA  تنها روابط خطی را مدل می‌کند، درحالی‌که Autoencoder روابط غیرخطی را هم می‌آموزد.
 

·       در PCA، داده‌ها به ترکیب‌های خطی از ویژگی‌های اصلی کاهش می‌یابند، اما Autoencoder یک نمایش بهینه‌تر را در Bottleneck یاد می‌گیرد.
 

·       اندازه‌گیری کاهش خطای بازسازی در Autoencoder، برخلاف PCA، معیار مناسبی برای بررسی کیفیت نمایش فشرده است.

مثال 1: فشرده‌سازی و بازسازی تصاویر کاراکترهای دست‌نویس با Autoencoder

مسئله و هدف

در این مثال، قصد داریم از یک Autoencoder عمیق برای کاهش ابعاد تصاویر کاراکترهای دست‌نویس  مانند الفبای فارسی، عربی، یا انگلیسی و بازسازی آن‌ها با حداقل اتلاف اطلاعات استفاده کنیم. این روش می‌تواند در کاربردهایی مانند OCR  تشخیص کاراکتر نوری و بهینه‌سازی حافظه در سیستم‌های نهفته مؤثر باشد.

انواع اتوانکدرها _Part2

ادامه پست انواع اتوانکدر
۲.۲. قیود کم‌تراکم (Sparsity Constraint)
برای اعمال کم‌تراکم، معمولاً از یکی از روش‌های زیر استفاده می‌شود:

 مجازات L1 (L1 Regularization): افزودن مقدار L1-norm به تابع هزینه برای تشویق فعال شدن تعداد محدودی از نورون‌ها

 مجازات KL-Divergence: مقایسه توزیع خروجی نورون‌های نهان با یک توزیع هدف کم‌تراکم.

۲.۳. کاربردها
استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های تصویری و متنی
 تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های پزشکی، مالی و امنیت سایبری
کاهش ابعاد داده‌ها با حفظ ویژگی‌های مهم

انواع اتوانکدرها _Part1

اتوانکدرها بسته به نوع کاربرد و نحوه پردازش داده‌ها به دسته‌های مختلفی تقسیم می‌شوند: 

1.اتوانکدر کلاسیک (Vanilla Autoencoder)

۱.۱. تعریف و ساختار

اتوانکدر کلاسیک ساده‌ترین نوع Autoencoder است که تنها از یک رمزگذار (Encoder) و یک رمزگشا (Decoder) تشکیل شده است. هدف آن یادگیری نمایش فشرده از داده‌ها و سپس بازسازی آن‌ها است. در این مدل، خروجی رمزگذار مستقیماً به رمزگشا داده می‌شود و تابع هزینه خطای بازسازی (Reconstruction Error) را کمینه می‌کند.

۱.۲. تابع هزینه

تابع هزینه در این مدل معمولاً بر اساس میانگین مربعات خطا (MSE: Mean Squared Error) یا تابع کراس آنتروپی (Binary Cross-Entropy Loss) تنظیم می‌شود.

مفهوم اتوانکدر

۱.  مفهوم اتوانکدر در یادگیری عمیق

اتوانکدر (Autoencoder) یک شبکه عصبی مصنوعی غیرنظارتی است که برای یادگیری ویژگی‌های مهم داده‌ها، کاهش ابعاد و بازسازی داده‌های ورودی استفاده می‌شود. این مدل متشکل از دو بخش است:

1. رمزگذار (Encoder): ورودی را دریافت کرده و به یک نمایش فشرده در فضای نهان (Latent Space) تبدیل می‌کند.
2. رمزگشا (Decoder): نمایش فشرده را مجدداً به فضای اصلی بازمی‌گرداند و داده اولیه را بازسازی می‌کند.

این معماری به‌طور گسترده در بینایی کامپیوتری، پردازش سیگنال، کاهش نویز، تشخیص ناهنجاری و بازسازی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.