stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تعلم متعمق
الفكرة الاساسية

يمكن توصيف أي كائن بطرق عديدة متنوعة. مثلا، يمكن توصيف صورة ما على اساس متجهي لدرجة الضياء في كل وحدة بكسل أو بطريقة متجردة على اساس مجموع الحواف والمناطق التي تشكل الصورة. هناك العديد من الاساليب الأخرى التي يمكن استعمالها لتوصيف هذه الصورة. وتشير الدراسات ان بعض هذه الاساليب هي أفضل من غيرها في تبسيط تعلم الآلة (مثل ملاحظة الوجه أو ملاحظة التعابير). ومن الاهداف المتوقعة في دراسة التعلم المتعمق هو استبدال ميزات التعلم الالي التي يتم تحديدها بشريا بميزات يتم انتاجها بواسطة الآلة نفسها عن طريق خوارزميات فعالة في استنباط الميزات بصورة ألية أو نصف آلية.
تعتمد ابحاث التعلم المتعمق على الاكتشافات في علوم الاعصاب بشكل كبير وخاصة في مجال فهم العمليات الترميزة التي يقوم بها النظام العصبي في تحديد العلاقات المختلفة بين المحفزات والنشاطات الدماغية.
نظرة عامة

تستند مُعظم نماذج التعلم العميق الحديثة إلى شبكات عصبية مُتعددة الطبقات مثل الشبكات العصبية التلافيفية والمُحولات، على الرغم من أنها قد تتضمن أيضًا صيغًا اقتراحيةً أو مُتغيرات كامنةً مُنظمةً في طبقات في نماذج توليدية عميقة مثل العُقَد في شبكات الاعتقاد العميق وآلات بولتزمان العميقة.
بشكل أساسي، يُشير التعلم العميق إلى فئة من خوارزميات التعلم الآلي حيث يتم استخدام تسلسل هرمي من الطبقات لِتحويل بيانات الإدخال إلى تمثيل أكثر تجريدًا وتركيبًا بشكل طفيف. على سبيل المثال، في نموذج التعرف على الصور، قد يكون الإدخال الخام عبارةً عن صورة (مُمثلةٌ كمُوتر من البكسلات). قد تُحاول طبقة التمثيل الأولى تحديد الأشكال الأساسية مثل الخطوط والدوائر، وقد تُؤلف طبقة التمثيل الثانية ترتيبات الحواف وتُشفرها، وقد تُشفر طبقة التمثيل الثالثة أنفًا وعينين، وقد تُدرك طبقة التمثيل الرابعة أن الصورة تحتوي على وجه.
الأهم من ذلك، أن عملية التعلم العميق يُمكنُها تعلم الميزات التي يجب وضعُها على النحو الأمثل في أي مستوى بمفردها. قبل التعلم العميق، غالبًا ما كانت تقنيات التعلم الآلي تنطوي على هندسة ميزات يدوية لِتحويل البيانات إلى تمثيل أكثر مُلاءمةً لِخوارزمية التصنيف لِلعمل عليها. في نهج التعلم العميق، لا يتم تصميم الميزات يدويًا، ويَكتشف النموذج تمثيلات الميزات المُفيدة من البيانات تلقائيًا. هذا لا يُلغي الحاجة إلى الضبط اليدوي؛ على سبيل المثال، يُمكن أن تُوفر أعدادٌ مُتفاوتةٌ من الطبقات وأحجام الطبقات درجات مُختلفةً من التجريد.
تُشير كلمة "عميق" في "التعلم العميق" إلى عدد الطبقات التي يتم من خلالِها تحويل البيانات. بِشكل أكثر دقةً، تتمتع أنظمة التعلم العميق بِعمق كبير في مسار تخصيص الرصيد (CAP). مسار تخصيص الرصيد هو سلسلة التحولات من الإدخال إلى الإخراج. يصف مسار تخصيص الرصيد الاتصالات السببية المُحتملة بين الإدخال والإخراج. لِشَبكة عصبية للتغذية الأمامية، فإن عمق مسارات تخصيص الرصيد هو عمق الشبكة وهو عدد الطبقات المخفية زائد واحد (حيث يتم تحديد معلمات طبقة الإخراج أيضًا). بالنسبة لِلشبكات العصبية المُتكررة، التي قد ينتشر فيها إشارةٌ عبر طبقة أكثر من مرة، فإن عمق مسار تخصيص الرصيد غير محدود مُحتملًا.
لا يوجد حدٌ مُتفقٌ عليه عالميًا للعمق يفصل التعلم الضحل عن التعلم العميق، لكن مُعظم الباحثين يتفقون على أن التعلم العميق ينطوي على عمق مسار تخصيص الرصيد أعلى من اثنين. لقد ثبت أن مسار تخصيص الرصيد ذي العمق اثنين هو مُقربٌ شاملٌ بِمعنى أنه يُمكنُه مُحاكاة أي دالة. بعد ذلك، لا تُضيف المزيد من الطبقات إلى قدرة مُقرب الدالة لِلشبكة. النماذج العميقة (مسار تخصيص الرصيد > اثنين) قادرةٌ على استخراج ميزات أفضل من النماذج الضحلة، وبالتالي، تُساعد الطبقات الإضافية في تعلم الميزات بفعالية.
يُمكن بناء بنى التعلم العميق باستخدام خوارزمية طبقة تلو الأخرى. يُساعد التعلم العميق على فك تشابك هذه التجريدات واختيار الميزات التي تُحسن الأداء.
يُمكن تطبيق خوارزميات التعلم العميق على مهام التعلم غير المُراقب. تُعد هذه فائدةً مهمةً لأن البيانات غير المُعلمة أكثر وفرةً من البيانات المُعلمة. من أمثلة البُنى العميقة التي يُمكن تدريبُها بطريقة غير مُراقبة شبكات الاعتقاد العميق.
تم تقديم مُصطلح التعلم العميق إلى مجتمع التعلم الآلي بواسطة رينا ديختر في عام 1986،  وإلى الشبكات العصبية الاصطناعية بواسطة إيغور آيزنبرغ وزملائه في عام 2000، في سياق الخلايا العصبية ذات عتبة القيمة المنطقية. على الرغم من أن تاريخ ظهورِه يبدو أكثر تعقيدًا.
التفسيرات

تفسر الشبكات العصبية العميقة عمومًا من حيث مبرهنة التقريب العام  أو استدلال بايزي.
تتعلق نظرية التقريب الشاملة الكلاسيكية بقدرة الشبكات العصبية للتغذية الأمامية ذات طبقة واحدة مخفية ذات حجم محدود على تقريب الدوال المستمرة. في عام 1989، نشر جورج سيبيكو أول دليل لدوال التنشيط السينية،  وتم تعميمه على بنى متعددة الطبقات للتغذية الأمامية في عام 1991 بواسطة كورت هورنيك. أظهر العمل الأخير أيضًا أن التقريب الشامل ينطبق أيضًا على دوال التنشيط غير المحدودة مثل وحدة كونييهيكو فوكوشيما الخطية المصححة.
تتعلق نظرية التقريب الشاملة للشبكات العصبية العميقة بقدرة الشبكات ذات العرض المحدد ولكن يسمح للعمق بالنمو. أثبت لو وآخرون  أنه إذا كان عرض شبكة عصبية عميقة ذات تنشيط وحدة خطية مصححة أكبر بشكل صارم من بعد الإدخال، فإن الشبكة يمكنها تقريب أي دالة قابلة للتكامل للوبيغ؛ إذا كان العرض أصغر من أو يساوي العرض بعد الإدخال، فإن الشبكة العصبية العميقة ليست مقربًا شاملًا.
يشتق التفسير الاحتمالي،  من مجال التعلم الآلي. ويتميز بالاستدلال،  بالإضافة إلى مفاهيم التحسين للتدريب والاختبار، والمتعلقة بالتأقلم والتعميم على التوالي. وبشكل أكثر تحديدًا، يأخذ التفسير الاحتمالي في الاعتبار اللاخطية التنشيطية كدالة توزيع تراكمية. أدى التفسير الاحتمالي إلى إدخال التسرب كمنظم في الشبكات العصبية. تم تقديم التفسير الاحتمالي من قبل باحثين بما في ذلك هوبفيلد وويدرو وناريندرا، وتم تعميمه في دراسات استقصائية مثل تلك التي أجراها كريستوفر بيشوب.
التاريخ > العقد الأول من القرن الحادي والعشرين

دخلت الشبكات العصبية في حالة ركود، وأصبحت النماذج الأبسط التي تستخدم ميزات يدوية الصنع مخصصةً للمهام مثل مرشحات غابور وآلات متجهات الدعم (SVMs) هي الخيارات المفضلة في التسعينيات والعقد الأول من القرن الحادي والعشرين، بسبب التكلفة الحسابية للشبكات العصبية الاصطناعية ونقص فهم كيفية توصيل الدماغ لشبكاته البيولوجية.
في عام 2003، أصبحت ذاكرة المدى الطويل القصيرة قادرةً على منافسة معرفات الكلام التقليدية في مهام معينة. في عام 2006 جمع أليكس غريفز  وسانتياغو فرنانديز وفاوستينو غوميز وشميدهوبر بينها وبين التصنيف الزمني للاتصال (CTC)  في مجموعات من ذواكر المدى الطويل القصيرة. في عام 2009، أصبحت أول شبكة عصبية متكررة تفوز في مسابقة التعرف على الأنماط، في التعرف على خط اليد المتصل. تعرف على خط اليد
في عام 2006، تم تطوير شبكة الاعتقاد العميق للنمذجة التوليدية من خلال منشورات لجيفري هينتون ورسلان سالاخوتدينوف وأوسيندرو وته. يتم تدريبها عن طريق تدريب آلة بولتزمان المقيدة، ثم تجميدها وتدريب آلة أخرى فوق الأولى، وهكذا، ثم ضبطها اختياريًا باستخدام الانتشار العكسي المراقب. يمكنها نمذجة توزيعات احتمالات عالية الأبعاد، مثل توزيع "صور ذاكرة المدى الطويل القصيرة"، لكن التقارب كان بطيئًا.
بدأ تأثير التعلم العميق في الصناعة في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، عندما عالجت الشبكات العصبية التلافيفية بالفعل ما يقدر بـ 10% إلى 20% من جميع الشيكات المكتوبة في الولايات المتحدة، وفقًا ليان ليكون. بدأت التطبيقات الصناعية للتعلم العميق على التعرف على الكلام على نطاق واسع حوالي عام 2010.
كانت ورشة عمل NIPS لعام 2009 حول التعلم العميق للتعرف على الكلام مدفوعةً بقيود النماذج التوليدية العميقة للكلام، واحتمالية أن تصبح الشبكات العصبية العميقة عمليةً بالنظر إلى الأجهزة الأكثر قدرةً ومجموعات البيانات واسعة النطاق. كان يعتقد أن التدريب المسبق للشبكات العصبية العميقة باستخدام نماذج توليدية لشبكات المعتقدات العميقة (DBN) سيتغلب على الصعوبات الرئيسية للشبكات العصبية. ومع ذلك، تم اكتشاف أن استبدال التدريب المسبق بكميات كبيرة من بيانات التدريب للانتشار العكسي المباشر عند استخدام الشبكات العصبية العميقة ذات طبقات الإخراج الكبيرة المعتمدة على السياق أنتج معدلات خطأ أقل بشكل كبير من نموذج خليط غاوسي (GMM) ونموذج ماركوف المخفي (HMM) الأكثر تطورًا، وكذلك من الأنظمة الأكثر تقدمًا القائمة على النموذج التوليدي. كانت طبيعة أخطاء التعرف التي أنتجها النوعان من الأنظمة مختلفةً بشكل كبير،  مما يوفر رؤى فنيةً حول كيفية دمج التعلم العميق في نظام فك تشفير الكلام الحالي عالي الكفاءة في وقت التشغيل الذي نشرته جميع أنظمة التعرف على الكلام الرئيسية.
حفز التحليل في عامي 2009 و2010 - الذي يقارن بين نموذج الخليط ونماذج الكلام التوليدية الأخرى مقابل نماذج الشبكات العصبية العميقة - الاستثمار الصناعي المبكر في التعلم العميق للتعرف على الكلام. تم إجراء هذا التحليل بأداء مقارن (أقل من 1.5% في معدل الخطأ) بين الشبكات العصبية العميقة التمييزية والنماذج التوليدية. في عام 2010، وسع الباحثون التعلم العميق من TIMIT  إلى التعرف على الكلام ذي المفردات الكبيرة، من خلال اعتماد طبقات إخراج كبيرة من الشبكة العصبية العميقة بناءً على حالات نظرية ماركوف المخفية المعتمدة على السياق التي تم إنشاؤها بواسطة أشجار القرار.
الشبكات العصبية

المقالة الرئيسة: شبكة عصبونية اصطناعية
تعد الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) أو الأنظمة المتصلة أنظمة حوسبة مستوحاةً من الشبكات العصبية البيولوجية التي تشكل أدمغة الحيوانات. تتعلم هذه الأنظمة (تحسن قدرتها تدريجيًا) على أداء المهام من خلال مراعاة الأمثلة، عمومًا دون برمجة مخصصة للمهام. على سبيل المثال، في التعرف على الصور، قد تتعلم تحديد الصور التي تحتوي على قطط من خلال تحليل صور أمثلة تم تصنيفها يدويًا على أنها "قطة" أو "ليست قطة" واستخدام النتائج التحليلية للتعرف على القطط في الصور الأخرى. لقد وجدت معظم استخدامها في التطبيقات التي يصعب التعبير عنها باستخدام خوارزمية حاسوب تقليدية باستخدام البرمجة القائمة على القواعد.
تعتمد الشبكة العصبية الاصطناعية على مجموعة من الوحدات المتصلة تسمى الخلايا العصبية الاصطناعية، (مماثلة للخلايا العصبية البيولوجية في الدماغ البيولوجي). يمكن أن يرسل كل اتصال (مشبك) بين الخلايا العصبية إشارةً إلى خلية عصبية أخرى. يمكن للخلية العصبية المستقبلة (بعد المشبكية) معالجة الإشارة (الإشارات) ثم إرسال إشارة إلى الخلايا العصبية التالية المتصلة بها. قد يكون للخلايا العصبية حالة، يمثلها عمومًا أعداد حقيقية، عادةً ما بين 0 و1. قد يكون للخلايا العصبية والمشابك أيضًا وزن يتغير مع تقدم التعلم، مما قد يزيد أو يقلل من قوة الإشارة التي ترسلها إلى أسفل التيار.
عادةً ما يتم تنظيم الخلايا العصبية في طبقات. قد تجري طبقات مختلفة أنواعًا مختلفةً من التحويلات على مدخلاتها. تنتقل الإشارات من الطبقة الأولى (الإدخال) إلى الطبقة الأخيرة (الإخراج)، ربما بعد اجتياز الطبقات عدة مرات.
كان الهدف الأصلي من نهج الشبكة العصبية هو حل المشكلات بنفس الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري. بمرور الوقت، ركز الاهتمام على مطابقة قدرات عقلية محددة، مما أدى إلى انحرافات عن علم الأحياء مثل الانتشار العكسي أو الانتشار الخلفي، أو تمرير المعلومات في الاتجاه المعاكس وتعديل الشبكة لتعكس تلك المعلومات.
تم استخدام الشبكات العصبية في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك رؤية الحاسوب والتعرف على الكلام، والترجمة الآلية، وتصفية الشبكات الاجتماعية، ولعب ألعاب الطاولة، وألعاب الفيديو، والتشخيص الطبي.
اعتبارًا من عام 2017، تحتوي الشبكات العصبية عادةً على عدد قليل من الآلاف إلى عدد قليل من ملايين الوحدات وملايين الاتصالات. على الرغم من أن هذا العدد أقل بعدة مراتب من عدد الخلايا العصبية في الدماغ البشري، فإن هذه الشبكات يمكنها أداء العديد من المهام على مستوىً يتجاوز مستوى البشر (على سبيل المثال، التعرف على الوجوه، أو لعب "غو").
الشبكات العصبية > الشبكات العصبية العميقة

الشبكة العصبية العميقة (DNN) هي نموذج حاسوبي مستوحى من بنية الدماغ، يتألف من طبقات متعددة من الوحدات الحسابية المترابطة، تمتد بين طبقة الإدخال وطبقة الإخراج. ورغم تعدد أنواع هذه الشبكات، إلا أنها تتشارك في مكونات أساسية مشتركة، كالخلايا العصبية الاصطناعية والوصلات بينها، والأوزان والانحيازات التي تحدد قوة هذه الوصلات، فضلًا عن الدوال التي تنظم عملية الحساب.
على سبيل المثال، يمكن تدريب شبكة عصبية عميقة على تمييز سلالات الكلاب، بحيث عند عرض صورة لكلب عليها، تقوم بحساب الاحتمال النسبي لانتماء هذا الكلب إلى سلالة معينة. ويمكن للمستخدم تعديل هذه الاحتمالات بوضع عتبات محددة، ليحصل في النهاية على تسمية مقترحة للسلالة. كل عملية حسابية من هذه العمليات تعتبر طبقة في الشبكة، ولهذا سميت هذه الشبكات بـ"العميقة" نظرًا لاحتوائها على عدد كبير من هذه الطبقات.
تستطيع الشبكات العصبية العميقة أن تُمَثِّل علاقات غير خطية معقدة. تولد بنى هذه الشبكات نماذج تركيبية تُعَبَّر فيها عن الكائن على أنه تركيب متعدد الطبقات من عناصر بدائية. تتيح الطبقات الإضافية تكوين ميزات من الطبقات الأدنى، مما يُمكّن من نمذجة بيانات معقدة بوحدات أقل من الشبكة الضحلة ذات الأداء المماثل. على سبيل المثال، ثبت أن كثيرات الحدود المتعددة المتغيرات المفرقة تُقَرَّب بشكل أسهل بكثير باستخدام الشبكات العصبية العميقة مقارنة بالشبكات الضحلة.
تشتمل البنى العميقة على العديد من المتغيرات لعدد قليل من الأساليب الأساسية. وقد حققت كل بنية نجاحًا في مجالات محددة. وليس من الممكن دائمًا مقارنة أداء بنى متعددة إلا إذا قُيِّمت على نفس مجموعات البيانات.
تُعَدّ الشبكات العصبية العميقة، في الغالب، شبكاتَ تغذية أمامية تسير فيها البيانات في اتجاه واحد، من طبقة الإدخال إلى طبقة الإخراج، دون رجوع. في البداية، تُنشئ هذه الشبكة خريطةً من العُقد العصبية الاصطناعية وتُعيّن قيمًا عدديةً عشوائية، أو ما يُسمى "أوزانًا"، للعلاقات فيما بينها. تُضرب هذه الأوزان في قيم المدخلات، وينتج عن ذلك قيمٌ تتراوح بين الصفر والواحد. إذا لم تستطع الشبكة تمييز نمطٍ معين بدقة، تقوم الخوارزمية بتعديل هذه الأوزان. بهذه الطريقة تستطيع الخوارزمية تعزيز تأثير بعض المعلمات، حتى تصل إلى المعالجة الرياضية الصحيحة للبيانات بالكامل.
تُستخدَم الشبكات العصبية المتكررة التي تتدفق فيها البيانات في اتجاهات متعددة، في تطبيقات نمذجة اللغات. وتُعد شبكات الذاكرة قصيرة المدى طويلة الأجل ذات كفاءة بالغة في هذا السياق.
أما الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) فتُستخدم على نطاق واسع في مجال الرؤية الحاسوبية. كما تم توظيفها في نمذجة الإشارات الصوتية لتحقيق التعرف التلقائي على الكلام.
الشبكات العصبية > الشبكات العصبية العميقة > التحديات

كما هو الحال في الشبكات العصبية الاصطناعية، يمكن أن تنشأ العديد من المشكلات في الشبكات العصبية العميقة المدربة بطريقة بسيطة. من بين هذه المشكلات الشائعة الإفراط في التعميم ووقت الحساب الكبير.
تميل الشبكات العصبية العميقة إلى الإفراط في التعميم بسبب الطبقات المجردة الإضافية التي تسمح لها بنمذجة العلاقات النادرة في بيانات التدريب. يمكن تطبيق أساليب التنظيم مثل تقليم وحدة إيفاخنينكو،  أو اضمحلال الأوزان أو التناثر أثناء التدريب للحد من الإفراط في التعميم. بدلًا من ذلك، يتجاهل تنظيم التسرب وحدات عشوائية من الطبقات المخفية أثناء التدريب. يساعد ذلك في استبعاد العلاقات النادرة. أخيرًا، يمكن زيادة البيانات من خلال أساليب مثل القص وال دوران لزيادة حجم مجموعات التدريب الأصغر وتقليل فرص الإفراط في التعميم.
يجب على الشبكات العصبية العميقة أن تأخذ في الاعتبار العديد من معلمات التدريب، مثل الحجم (عدد الطبقات وعدد الوحدات في كل طبقة)، ومعدل التعلم والأوزان الأولية. قد يكون مسح فضاء المعلمات للحصول على المعلمات المثالية غير ممكن بسبب التكلفة من حيث الوقت والموارد الحسابية. تسارع العديد من الحيل الحسابية، مثل التجميع (حساب التدرج على عدة أمثلة تدريب في وقت واحد بدلًا من الأمثلة الفردية)، عملية التدريب. وقد أدت القدرات الحسابية الكبيرة للبنى متعددة النوى (مثل وحدات معالجة الرسومات) إلى تسريع كبير في التدريب، نظرًا لملاءمة هذه البنى الحسابية لحسابات المصفوفات والمتجهات.
بدلًا من ذلك، قد يبحث المهندسون عن أنواع أخرى من الشبكات العصبية ذات خوارزميات تدريب أبسط وأكثر تقارباً. تعتبر أجهزة التحكم في المفاصل القائمة على نموذج المخيخ (CMAC) أحد هذه الأنواع من الشبكات العصبية. لا تتطلب معدلات تعلم أو أوزانًا أولية عشوائية. يمكن ضمان تقارب عملية التدريب في خطوة واحدة مع دفعة جديدة من البيانات، وتكون التعقيدات الحسابية لخوارزمية التدريب خطية بالنسبة لعدد الخلايا العصبية المشاركة.
الأجهزة

شهدت الأعوام منذ 2010 تطورات متسارعة في خوارزميات التعلم الآلي وأجهزة الحاسوب، مما أفضى إلى أساليب أكثر كفاءة لتدريب الشبكات العصبية العميقة التي تتكون من طبقات متعددة من الوحدات المخفية غير الخطية وطبقة إخراجية ضخمة. وبحلول عام 2019، حلت وحدات معالجة الرسومات، غالبًا مع تحسينات مخصصة للذكاء الاصطناعي، محل وحدات المعالجة المركزية كأداة أساسية للتدريب واسع النطاق للذكاء الاصطناعي السحابي التجاري. وقدّرت أوبن أيه آي الزيادة في مقدار الحساب المطلوب في أكبر مشاريع التعلم العميق، من ألكسنت (2012) إلى ألفا زيرو (2017)، بحوالي 300 ألف ضعف، مع اتجاه لمضاعفة هذا الوقت كل 3.4 أشهر.
صُممت دوائر إلكترونية خاصة، تُعرف بمعالجات التعلم العميق، لتسريع خوارزميات التعلم العميق. وتتضمن هذه المعالجات وحدات معالجة عصبية في هواتف هواوي المحمولة، وخوادم الحوسبة السحابية مثل وحدات معالجة الموترات في منصة غوغل السحابية. كما قامت شركة سيريبراس سيستمز ببناء نظام متخصص لمعالجة نماذج التعلم العميق الكبيرة، استنادًا إلى أكبر معالج في الصناعة.
تُعد أشباه الموصلات الرقيقة واعدة لتطوير أجهزة تعلم عميق موفرة للطاقة، حيث تستخدم الهيكل الأساسي نفسه للعمليات المنطقية وتخزين البيانات. وفي عام 2020، نشر ماريغا وآخرون تجاربهم مع مادة قناة نشطة ذات مساحة كبيرة لتطوير أجهزة ودوائر منطقية في الذاكرة تعتمد على ترانزستورات تأثير المجال ذات البوابة العائمة.
وفي عام 2021 اقترح جيه فيلدمان وآخرون مسرعًا مدمجًا للأجهزة الضوئية للمعالجة التلافيفية المتوازية. ويحدد المؤلفون ميزتين رئيسيتين للفوتونات المدمجة مقارنة بنظيراتها الإلكترونية: نقل بيانات متواز بشكل هائل من خلال تعدد إرسال الطول الموجي بالتزامن مع أمشاط التردد، وسرعات تعديل بيانات عالية للغاية. ويمكن لنظامهم تنفيذ تريليونات عمليات الضرب والتجميع في الثانية، مما يشير إلى إمكانات الفوتونات المدمجة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الغنية بالبيانات.
التطبيقات > التعرف على الصور

المقالة الرئيسة: رؤية حاسوبية
تُعد قاعدة بيانات MNIST مجموعة بيانات مرجعية شائعة لتقييم خوارزميات تصنيف الصور. تتألف من أرقام مكتوبة بخط اليد، وتضم 60 ألف عينة تدريبية و10 ألف عينة اختبارية، شأنها شأن قاعدة بيانات TIMIT فإن حجمها المتواضع يتيح للمستخدمين تجربة إعدادات متنوعة. وتتوفر قائمة شاملة بالنتائج التي تحققت على هذه المجموعة.
بات التعرف على الصور القائم على التعلم العميق يتفوق على القدرات البشرية، إذ يُنتج نتائج أدق من نظرائه البشر. وقد تحقق هذا الإنجاز لأول مرة في عام 2011 في مجال التعرف على إشارات المرور، ثم تبعه في عام 2014 في مجال التعرف على الوجوه البشرية.
تفسر المركبات المدربة على التعلم العميق الآن مشاهدات الكاميرا بزاوية 360 درجة. ومن الأمثلة الأخرى على تطبيقات التعلم العميق في هذا المجال، تحليل تشوهات الوجه الجديد (FDNA) الذي يُستخدم في تحليل الحالات الشاذة الوراثية المرتبطة بقاعدة بيانات واسعة من المتلازمات الوراثية.
التطبيقات > معالجة الفنون البصرية

إن التقدم المحرز في مجال التعرف على الصور مرتبط ارتباطًا وثيقًا بالاستخدام المتزايد لتقنيات التعلم العميق في شتى مهام الفنون البصرية. وقد أثبتت الشبكات العصبية العميقة كفاءتها في مجالات عدة، منها على سبيل المثال لا الحصر:
تحديد الفترة الزمنية لأسلوب لوحة ما: حيث باتت قادرة على تحديد الفترة الفنية التي تنتمي إليها لوحة معينة بدقة متزايدة.
النقل الأسلوبي العصبي: يتمثل هذا في قدرتها على انتقاء الأسلوب الفني لعمل فني محدد وتطبيقه بطريقةٍ مرضيةٍ بصريًا على صورة أو مقطع فيديو عشوائي.
توليد صور مذهلة: وذلك من خلال إنشاء صور بصرية مبهرة انطلاقًا من مدخلات عشوائية.
التطبيقات > معالجة اللغة الطبيعية

المقالة الرئيسة: معالجة اللغة الطبيعية
استُخدمت الشبكات العصبية لبناء نماذج لغوية منذ مطلع القرن الحادي والعشرين. وقد ساهمت الذاكرة القصيرة المدى المطولة (LSTM) في تطوير الترجمة الآلية ونماذج اللغة بشكل ملحوظ.
ومن التقنيات الأخرى البارزة في هذا المجال التعيين السلبي والتضمين الكلمي. ويمكن اعتبار التضمين الكلمي، كما في نموذج word2vec، بمثابة طبقة تمثيل في بنية التعلم العميق تحول كلمة مفردة إلى تمثيل نقطوي في فضاء متجه يعبر عن علاقتها بالكلمات الأخرى ضمن مجموعة البيانات. ويتيح استخدام التضمين الكلمي كطبقة إدخال في الشبكات العصبية المتكررة (RNN) تحليل الجمل والعبارات اعتمادًا على قواعد متجه تركيبية فعالة. ويمكن النظر إلى هذه القواعد بمثابة قواعد نحوية احتمالية خالية من السياق (PCFG) يتم تنفيذها بواسطة الشبكات العصبية المتكررة. كما يمكن للمشفرات التلقائية المتكررة المبنية على التضمينات الكلمية تقييم تشابه الجمل واكتشاف عمليات إعادة الصياغة.
وتوفر بنى الشبكات العصبية العميقة نتائج أفضل في مجالات التحليل التركيبي،  وتحليل المشاعر،  واسترجاع المعلومات،  وفهم اللغة المنطوقة،  والترجمة الآلية،  وربط الكيان السياقي،  والتعرف على أسلوب الكتابة،  والتعرف على الكيان المسمى (تصنيف الرموز المميزة)،  وتصنيف النصوص وغيرها.
ويعتمد مترجم جوجل (GT) على شبكة ذاكرة قصيرة المدى طويلة (LSTM) كبيرة الحجم تعمل من طرف إلى طرف. وتستخدم ترجمة جوجل العصبية الآلية (GNMT) أسلوبًا في الترجمة الآلية يعتمد على الأمثلة حيث "يتعلم النظام من ملايين الأمثلة". ويقوم بترجمة "الجمل كاملة في وقت واحد، بدلًا من القطع". ويدعم مترجم جوجل أكثر من مائة لغة. وتشفر الشبكة "دلالات الجملة بدلًا من مجرد حفظ الترجمات من عبارة إلى عبارة". ويستخدم مترجم جوجل اللغة الإنجليزية كلغة وسيطة بين معظم أزواج اللغات.
التطبيقات > اكتشاف الأدوية والسموم

لمعلومات أكثر، طالع علم السموم اكتشاف الدواء.
تفشل نسبة كبيرة من المركبات الدوائية المرشحة في الحصول على الموافقة التنظيمية. تُعزى هذه الإخفاقات إلى قصور في الفعالية الدوائية (أي التأثير على الهدف المقصود)، أو ظهور تفاعلات جانبية غير مرغوب فيها (أي تأثيرات خارج الهدف)، أو حدوث سمية غير متوقعة. وقد سعى الباحثون إلى استكشاف إمكانية استخدام تقنيات التعلم العميق للتنبؤ بالأهداف الجزيئية الحيوية،  والأهداف غير المقصودة، والتأثيرات السامة للمركبات الكيميائية الموجودة في الأغذية والمنتجات المنزلية والأدوية.
يعد نظام "أتوم نت" مثالًا بارزًا على أنظمة التعلم العميق المصممة لتطوير الأدوية بشكل عقلاني بناءً على بنية الجزيء. وقد تم توظيف "أتوم نت" للتنبؤ بجزيئات حيوية جديدة مرشحة لعلاج أمراض مثل فيروس إيبولا،  والتصلب المتعدد.
شهد عام 2017 استخدام الشبكات العصبية البيانية لأول مرة في مجال التنبؤ بخصائص جزيئية متنوعة ضمن قاعدة بيانات واسعة في علم السموم. وفي عام 2019، تم اللجوء إلى الشبكات العصبية التوليدية لإنتاج جزيئات خضعت للتحقق التجريبي حتى مرحلة التجارب على الفئران.
التطبيقات > إدارة علاقات العملاء

المقالة الرئيسة: إدارة علاقات العملاء
تم توظيف تقنيات التعلم العميق بالتعزيز لتقدير قيمة الإجراءات التسويقية المباشرة المحتملة، وذلك بالاستناد إلى معطيات عميقة حول المتغيرات الخاصة بتردد الشراء، القيمة الإجمالية للطلبات، ومدة آخر عملية شراء (RFM). وقد أظهرت النتائج أن الدالة المستخدمة في تقدير القيمة تحمل تفسيرًا بديهيًا يتمثل في قيمة عمر العميل.
التطبيقات > أنظمة التوصية

المقالة الرئيسة: نظام التوصية
استخدمت أنظمة التوصية التعلم العميق لاستخراج ميزات ذات مغزىً لنموذج عامل كامن للتوصيات الموسيقية والبحثية القائمة على المحتوى. تم تطبيق التعلم العميق متعدد المناظر لتعلم تفضيلات المستخدم من نطاقات متعددة. يستخدم النموذج نهجًا هجينًا قائمًا على التعاون والمحتوى ويعزز التوصيات في مهام متعددة.
التطبيقات > المعلوماتية الحيوية

المقالة الرئيسة: معلوماتية حيوية
استُخدم مشفر تلقائي للشبكات العصبية الاصطناعية في حقل المعلوماتية الحيوية، بهدف التنبؤ بالشروح الوراثية والعلاقات الوظيفية بين الجينات. وفي سياق المعلوماتية الطبية، استُغل التعلم العميق للتنبؤ بجودة النوم بالاعتماد على البيانات المستمدة من الأجهزة القابلة للارتداء،  وكذلك للتنبؤ بالمضاعفات الصحية استنادًا إلى البيانات المسجلة في السجلات الصحية الإلكترونية. وقد أظهرت الشبكات العصبية العميقة تفوقًا ملحوظًا في التنبؤ ببنية البروتين، وذلك انطلاقًا من تسلسل الأحماض الأمينية المكونة له. وفي عام 2020، حقق نظام ألفافولد القائم على التعلم العميق، مستوى دقة تفوق بكثير جميع الطرق الحسابية السابقة.
التطبيقات > تقديرات الشبكة العصبية العميقة

يمكن الاستعانة بالشبكات العصبية العميقة في تقدير إنتروبيا عملية عشوائية، حيث يُطلق على هذا التقدير اسم "مقدر الإنتروبيا العصبي المشترك" (NJEE). يزودنا هذا التقدير بنظرة ثاقبة حول الأثر الذي تحدثه المتغيرات العشوائية المدخلة على متغير عشوائي مستقل.
من الناحية العملية، تُدرب الشبكة العصبية العميقة بحيث تعمل كتصنيف يقوم بتعيين متجه أو مصفوفة من المدخلات (X) إلى توزيع احتمالي للمخرجات على الفئات المحتملة للمتغير العشوائي (Y)، وذلك بالنظر إلى المدخلات (X). على سبيل المثال، في مهام تصنيف الصور، يقوم "مقدر الإنتروبيا العصبي المشترك" بتعيين متجه من قيم ألوان وحدات البكسل إلى احتمالات للفئات التصويرية المحتملة. عمليًا، يتم الحصول على توزيع احتمالي لـ (Y) بواسطة طبقة "سوفت ماكس" حيث يكون عدد العقد فيها مساويًا لحجم أبجدية (Y).
يستخدم "مقدر الإنتروبيا العصبي المشترك" دوال تنشيط قابلة للاشتقاق باستمرار، مما يجعل شروط نظرية التقريب الشاملة قابلة للتطبيق. وقد تبين أن هذه الطريقة توفر مقدرًا متسقًا بقوة ويتفوق على الطرق الأخرى في حال كانت أحجام الأبجدية كبيرة.
التطبيقات > تحليل الصور الطبية

أظهرت الدراسات أن تقنيات التعلم العميق تحقق نتائج متفوقة في مختلف التطبيقات الطبية. ومن أبرز هذه التطبيقات: تصنيف الخلايا السرطانية، واكتشاف الآفات المرضية، وتجزئة الأعضاء، وتحسين جودة الصور الطبية. وتشير الأبحاث الحديثة إلى أن أدوات التعلم العميق تتميز بدقة عالية في تشخيص الأمراض المختلفة، مما يجعلها أداة قيمة للمختصين في مجال الرعاية الصحية، ويساهم في رفع كفاءة عمليات التشخيص.
التطبيقات > الإعلان عبر الهاتف المحمول

يُشكّل العثور على جمهور محمول مناسب لإعلانات الأجهزة المحمولة تحديًا دائمًا، إذ يتطلب الأمر مراعاة وتحليل العديد من نقاط البيانات قبل تكوين شريحة مستهدفة واستخدامها في عرض الإعلانات بواسطة أي خادم إعلاني. وقد استُخدم التعلم العميق في تفسير مجموعات البيانات الإعلانية الكبيرة متعددة الأبعاد. تجمع العديد من نقاط البيانات أثناء دورة طلب/خدمة/نقرة إعلان الإنترنت، ويمكن أن تشكل هذه المعلومات أساسًا للتعلم الآلي لتحسين اختيار الإعلانات.
التطبيقات > استعادة الصور

طُبّق التعلم العميق بنجاح على المسائل العكسية كإزالة التشويش، والدقة الفائقة، والرسم، وتلوين الأفلام. وتشمل هذه التطبيقات أساليب تعلّم مثل "مجالات الانكماش لاستعادة الصورة بشكل فعال"  التي تُدرّب على مجموعة بيانات للصور، و"ديب إيمج برير" التي تُدرّب على الصورة التي تحتاج إلى استعادة.
التطبيقات > الكشف عن الاحتيال المالي

يُطبق التعلم العميق بنجاح على الكشف عن الاحتيال المالي، والكشف عن التهرب الضريبي،  ومكافحة غسل الأموال.