Embedding layer

طبقة التضمين (Embedding Layer): دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

في عالم التعلم العميق و الشبكات العصبية، غالبًا ما نواجه بيانات غير رقمية، مثل الكلمات والجمل. لا يمكن للشبكات العصبية معالجة هذه البيانات مباشرةً، فهي تعمل بشكل أفضل مع الأرقام. هنا يأتي دور طبقة التضمين (Embedding Layer)، وهي أداة قوية تحول البيانات الفئوية (categorical data) إلى تمثيلات رقمية ذات معنى. هذه المقالة مصممة خصيصًا للمبتدئين، وتهدف إلى شرح مفهوم طبقة التضمين بشكل مفصل، مع التركيز على تطبيقاتها في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وكيفية استخدامها لتحسين أداء النماذج.

ما هي طبقة التضمين؟

ببساطة، طبقة التضمين هي طبقة من الشبكة العصبية تقوم بتعيين كل عنصر من مجموعة بيانات فئوية (مثل الكلمات في معجم) إلى متجه رقمي ذي أبعاد ثابتة. هذا المتجه، الذي يسمى التضمين (embedding)، يمثل المعنى الدلالي للعنصر في فضاء متعدد الأبعاد.

تصور الأمر على النحو التالي: لديك قاموس يتكون من 10,000 كلمة. بدلاً من تمثيل كل كلمة برقم فريد (مثل فهرسها في القاموس)، تقوم طبقة التضمين بتعيين كل كلمة إلى متجه من الأرقام، على سبيل المثال، متجه من 128 رقمًا. هذه الأرقام ليست عشوائية؛ بل يتم تعلمها أثناء عملية التدريب بحيث تعكس العلاقات بين الكلمات. الكلمات التي تظهر في سياقات مماثلة سيكون لها متجهات تضمين قريبة من بعضها البعض في هذا الفضاء.

لماذا نستخدم طبقة التضمين؟

هناك عدة أسباب تجعل طبقة التضمين أداة أساسية في العديد من تطبيقات التعلم العميق:

• التعامل مع البيانات الفئوية: كما ذكرنا سابقًا، طبقة التضمين تسمح لنا بتمثيل البيانات الفئوية بطريقة يمكن للشبكات العصبية معالجتها.
• تقليل الأبعاد: غالبًا ما تكون البيانات الفئوية ذات أبعاد عالية. على سبيل المثال، إذا كان لديك قاموس من 10,000 كلمة، فإن تمثيل كل كلمة باستخدام ترميز واحد ساخن (one-hot encoding) سيؤدي إلى متجهات ذات 10,000 بُعد، معظمها أصفار. طبقة التضمين تقلل هذه الأبعاد إلى عدد أصغر بكثير، مثل 128 أو 256، مما يقلل من التعقيد الحسابي ويسرع عملية التدريب.
• التقاط المعنى الدلالي: أهم ميزة في طبقة التضمين هي قدرتها على التقاط المعنى الدلالي للعناصر الفئوية. الكلمات ذات المعاني المتشابهة سيكون لها متجهات تضمين قريبة من بعضها البعض، مما يسمح للشبكة العصبية بفهم العلاقات بين الكلمات بشكل أفضل. هذه القدرة أساسية في العديد من تطبيقات NLP مثل تحليل المشاعر (sentiment analysis) و الترجمة الآلية (machine translation).
• التعميم (Generalization): من خلال تعلم تمثيلات كثيفة (dense representations) للكلمات، يمكن لطبقة التضمين أن تساعد النموذج على التعميم بشكل أفضل على الكلمات الجديدة أو غير المرئية.

كيف تعمل طبقة التضمين؟

تعمل طبقة التضمين على مبدأ البحث عن جدول (lookup table). تخيل جدولًا كبيرًا، حيث يمثل كل صف كلمة في معجمك، ويمثل كل عمود بُعدًا في متجه التضمين. عندما تقوم بإدخال كلمة إلى طبقة التضمين، فإنها تبحث عن الصف المقابل لهذه الكلمة في الجدول وتعيد متجه التضمين الخاص بها.

يتم تعلم قيم هذه المتجهات أثناء عملية التدريب باستخدام خوارزميات مثل التدرج الخلفي (backpropagation) و تحسين التدرج (gradient descent). الهدف هو تعديل قيم المتجهات بحيث يصبح أداء النموذج أفضل في المهمة المحددة.

المقارنة مع ترميز واحد ساخن (One-Hot Encoding)

قبل طبقة التضمين، كان ترميز واحد ساخن (one-hot encoding) هو الطريقة الأكثر شيوعًا لتمثيل البيانات الفئوية. في ترميز واحد ساخن، يتم تمثيل كل فئة بمتجه يحتوي على قيمة 1 في الموضع المقابل للفئة وقيمة 0 في جميع المواضع الأخرى.

| الميزة | ترميز واحد ساخن | طبقة التضمين | |---|---|---| | الأبعاد | عالية جدًا (حجم المعجم) | منخفضة (تحددها أنت) | | المعنى الدلالي | لا يوجد | يتم التقاطه | | التعميم | ضعيف | جيد | | التعقيد الحسابي | مرتفع | منخفض |

كما يوضح الجدول، طبقة التضمين تتفوق على ترميز واحد ساخن في معظم الجوانب، مما يجعلها الخيار المفضل في معظم تطبيقات التعلم العميق.

تطبيقات طبقة التضمين

طبقة التضمين لها تطبيقات واسعة في مختلف المجالات، بما في ذلك:

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): هذا هو المجال الأكثر شيوعًا لتطبيق طبقة التضمين. تستخدم في مهام مثل:

   *   الترجمة الآلية (machine translation):  مثل Google Translate.
   *   تحليل المشاعر (sentiment analysis):  تحديد ما إذا كان النص إيجابيًا أم سلبيًا أم محايدًا.
   *   تلخيص النصوص (text summarization): إنشاء ملخصات موجزة للنصوص الطويلة.
   *   الإجابة على الأسئلة (question answering):  الإجابة على الأسئلة بناءً على سياق معين.
   *   التعرف على الكيانات المسماة (named entity recognition):  تحديد الكيانات (مثل الأسماء والأماكن والمنظمات) في النص.

• أنظمة التوصية (Recommendation Systems): تستخدم لتمثيل المستخدمين والعناصر (مثل الأفلام والمنتجات) بمتجهات تضمين، مما يسمح بالتوصية بالعناصر التي قد تهم المستخدمين.
• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): يمكن استخدامها لتمثيل الصور بمتجهات تضمين، مما يسهل مهام مثل تصنيف الصور والتعرف على الكائنات.
• البيانات الزمنية (Time Series): يمكن استخدامها لتمثيل الفئات المختلفة في سلسلة زمنية.

تنفيذ طبقة التضمين في بايثون باستخدام TensorFlow/Keras

فيما يلي مثال بسيط لكيفية تنفيذ طبقة التضمين في بايثون باستخدام مكتبة TensorFlow/Keras:

```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Embedding

1. حجم المعجم (عدد الكلمات الفريدة)

vocab_size = 10000

1. أبعاد متجه التضمين

embedding_dim = 128

1. إنشاء طبقة التضمين

embedding_layer = Embedding(vocab_size, embedding_dim)

1. مثال على إدخال (تسلسل من أرقام الكلمات)

input_array = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

1. تمرير الإدخال عبر طبقة التضمين

output_array = embedding_layer(input_array)

1. طباعة شكل المخرجات

print(output_array.shape) # Output: (2, 3, 128) ```

في هذا المثال، نقوم بإنشاء طبقة تضمين بمعجم بحجم 10,000 كلمة وأبعاد تضمين 128. ثم نقوم بتمرير تسلسل من أرقام الكلمات (input\_array) عبر طبقة التضمين، والتي تعيد مصفوفة ثلاثية الأبعاد تمثل متجهات التضمين لكل كلمة في التسلسل.

التحسينات المتقدمة لطبقة التضمين

• Word2Vec و GloVe و FastText: هذه هي خوارزميات تعلم تضمين الكلمات الشائعة التي يمكن استخدامها لتهيئة طبقة التضمين قبل التدريب. استخدام تضمينات مُدربة مسبقًا يمكن أن يحسن أداء النموذج بشكل كبير، خاصةً إذا كان لديك مجموعة بيانات صغيرة.
• Subword Embeddings: تتعامل هذه التقنية مع الكلمات النادرة أو غير المرئية عن طريق تقسيمها إلى وحدات فرعية (subwords) وتعلم تضمينات لهذه الوحدات الفرعية. أمثلة على ذلك: Byte Pair Encoding (BPE) و WordPiece.
• Contextualized Word Embeddings: مثل BERT و ELMo، وهي نماذج لغة كبيرة تنتج تضمينات كلمات تعتمد على السياق الذي تظهر فيه الكلمة. هذه التضمينات أكثر قوة من التضمينات الثابتة (static embeddings) ويمكن أن تحقق نتائج أفضل في العديد من مهام NLP.

الخلاصة

طبقة التضمين هي أداة قوية ومرنة يمكن استخدامها لتمثيل البيانات الفئوية بطريقة ذات معنى وقابلة للمعالجة بواسطة الشبكات العصبية. فهم كيفية عمل طبقة التضمين وكيفية استخدامها يمكن أن يحسن بشكل كبير أداء نماذج التعلم العميق في مختلف المجالات، وخاصة في معالجة اللغة الطبيعية. من خلال استكشاف التقنيات المتقدمة مثل تضمينات الكلمات المُدربة مسبقًا والتضمينات السياقية، يمكنك تحقيق نتائج أفضل وأكثر دقة في تطبيقاتك.

روابط ذات صلة (استراتيجيات، تحليل فني، تحليل حجم التداول):

• التحليل الفني للعملات المشفرة
• مؤشرات التحليل الفني
• الشموع اليابانية
• مستويات الدعم والمقاومة
• خطوط الاتجاه
• تحليل حجم التداول
• مؤشر التجميع والتوزيع (Accumulation/Distribution Line)
• مؤشر القوة النسبية (RSI)
• مؤشر الماكد (MACD)
• مؤشر ستوكاستيك (Stochastic Oscillator)
• بولينجر باندز (Bollinger Bands)
• نظرية الموجات إليوت
• إدارة المخاطر في تداول العملات المشفرة
• التداول الخوارزمي
• التداول اليومي للعملات المشفرة

روابط داخلية (مفاهيم ذات صلة):

• التعلم العميق
• الشبكات العصبية
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
• ترميز واحد ساخن (One-Hot Encoding)
• التدرج الخلفي (Backpropagation)
• تحسين التدرج (Gradient Descent)
• TensorFlow
• Keras
• Word2Vec
• GloVe
• FastText
• BERT
• ELMo
• تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)
• الترجمة الآلية (Machine Translation)
• أنظمة التوصية (Recommendation Systems)
• الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)
• البيانات الزمنية (Time Series)
• التضمين (Embedding)
• الوحدات الفرعية (Subwords)

منصات تداول العقود الآجلة الموصى بها

المنصة	مميزات العقود الآجلة	التسجيل
Binance Futures	رافعة مالية تصل إلى 125x، عقود USDⓈ-M	سجّل الآن
Bybit Futures	عقود دائمة عكسية	ابدأ التداول
BingX Futures	التداول بالنسخ	انضم إلى BingX
Bitget Futures	عقود مضمونة بـ USDT	افتح حساب
BitMEX	منصة العملات المشفرة، رافعة مالية تصل إلى 100x	BitMEX

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @strategybin للحصول على المزيد من المعلومات. أفضل منصات الربح – اشترك الآن.

شارك في مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram @cryptofuturestrading للحصول على التحليل، الإشارات المجانية والمزيد!