Week 5 -- Capsule 3 -- Learning representations
Summary
TLDRCette conférence présente le concept de représentations dans les réseaux de neurones profonds. Elle explique comment l'ajout de couches cachées dans un réseau permet de représenter des fonctions de complexité croissante. L'orateur introduit le concept de l'apprentissage de représentations, montrant comment transformer les données pour simplifier la classification. Il souligne l'importance des transformations et du rôle historique de l'apprentissage profond dans la popularisation de ce concept. L'accent est mis sur la capacité des réseaux de neurones à apprendre des représentations abstraites à travers plusieurs couches, facilitant des tâches complexes comme la traduction automatique et la reconnaissance d'images.
Takeaways
- 🧠 La notion de représentation est cruciale dans les réseaux neuronaux profonds, car elle permet de modéliser des fonctions de plus en plus complexes en ajoutant des couches cachées.
- 🌟 Les réseaux neuronaux profonds sont capables de représenter des fonctions plus complexes grâce à un nombre accru de couches ou d'unités.
- 🔄 La transformation des données (changement de représentation) peut simplifier la tâche de classification, permettant d'utiliser des classifieurs plus simples.
- 🤖 L'apprentissage de bonnes représentations peut réduire la quantité de données nécessaires pour former un modèle efficace.
- 🛠 L'ingénierie des caractéristiques, ou feature engineering, est une tâche traditionnelle qui consiste à définir manuellement des transformations pour améliorer les performances d'un modèle.
- 📈 Le deep learning propose d'apprendre automatiquement les représentations de caractéristiques à partir des données, plutôt que de les définir manuellement.
- 🌐 Les représentations universelles, telles que les représentations de phrases en traduction automatique, peuvent être utilisées pour effectuer des tâches dans plusieurs domaines.
- 🔧 Les réseaux neuronaux profonds apprennent des représentations de niveaux croissants d'abstraction à travers leurs couches, passant de filtres de bordure à des parties de visage, par exemple.
- 👥 Les réseaux neuronaux peuvent apprendre à assembler des représentations de niveau inférieur pour former des représentations de niveau supérieur, comme l'assemblage de parties de visage pour reconnaître des visages complets.
- 🌐 L'apprentissage de représentations est un concept plus large que le deep learning et peut être appliqué à d'autres méthodes d'apprentissage automatique.
Q & A
Qu'est-ce qu'une représentation dans le contexte des réseaux de neurones ?
-Une représentation dans les réseaux de neurones fait référence à la manière dont les données sont modifiées ou transformées par le réseau pour faciliter l'apprentissage et l'analyse. C'est un processus par lequel les réseaux apprennent à comprendre et à gérer les données.
En quoi consiste la différence entre un réseau de neurones simple et un réseau de neurones profond ?
-Un réseau de neurones simple a généralement une seule couche cachée, tandis qu'un réseau de neurones profond possède plusieurs couches cachées. Les réseaux profonds ont plus de capacité de représentation et peuvent apprendre des fonctions plus complexes.
Pourquoi les couches cachées additionnelles sont-elles importantes dans les réseaux de neurones profonds ?
-Les couches cachées additionnelles augmentent la capacité de représentation du réseau, permettant ainsi de modéliser des fonctions plus complexes. Elles permettent également d'améliorer les performances du modèle en apprenant des représentations de plus haut niveau à travers les données.
Quelle est la relation entre l'apprentissage de représentations et la séparation des données ?
-L'apprentissage de bonnes représentations peut simplifier la séparation des données, en permettant de trouver des frontières de décision plus simples pour séparer les différentes classes ou groupes dans les données.
Comment le changement de représentation des données peut-il rendre la classification plus facile ?
-En changeant la représentation des données, on peut transformer une classe de problème difficile en un problème plus simple. Par exemple, en utilisant des coordonnées polaires au lieu de coordonnées cartésiennes, on peut séparer des données qui ne sont pas séparables linéairement dans l'espace original.
Quel est le rôle de l'apprentissage dans le domaine de l'ingénierie des caractéristiques ?
-Dans l'ingénierie des caractéristiques, l'apprentissage est utilisé pour automatiser la sélection et la combinaison des transformations de données qui sont utiles pour résoudre un problème spécifique, plutôt que de compter sur les experts du domaine pour définir manuellement ces transformations.
Pourquoi les réseaux de neurones profonds sont-ils particulièrement adaptés pour apprendre des représentations ?
-Les réseaux de neurones profonds sont particulièrement adaptés pour apprendre des représentations因为他们可以通过多个层次的抽象来捕捉和学习数据中的复杂模式和结构。Au fur et à mesure que les données passent par les différentes couches du réseau, les représentations deviennent de plus en plus abstraites et de plus haut niveau, ce qui facilite l'apprentissage de tâches spécifiques.
Quels sont les avantages de l'apprentissage des représentations universelles dans la traduction automatique ?
-Les représentations universelles permettent de coder le sens d'une phrase sans inclure d'informations spécifiques à une langue. Cela rend possible la traduction d'une phrase d'une langue à une autre en utilisant la même représentation intermédiaire, ce qui peut améliorer la qualité de la traduction et réduire la complexité du processus.
Comment les représentations peuvent-elles être réutilisées pour d'autres tâches après qu'elles aient été appris ?
-Une fois que les bonnes représentations ont été apprises, elles peuvent être réutilisées pour d'autres tâches similaires ou même différentes. Par exemple, des représentations apprises pour la reconnaissance d'images peuvent également être utilisées pour la détection d'objets ou la segmentation d'images.
Quelle est la signification de la transformation des représentations de plus en plus abstraites à mesure qu'elles passent par les couches d'un réseau de neurones profond ?
-La transformation vers des représentations plus abstraites signifie que le réseau apprend à capturer des concepts de plus haut niveau à partir des données d'entrée brutes. Cela permet au réseau de comprendre et de gérer des tâches de plus haut niveau, telles que la compréhension du langage ou la reconnaissance d'images complexes.
Outlines
🧠 Introduction aux représentations dans les réseaux neuronaux
Le paragraphe introduit l'idée de représentations dans le contexte des réseaux neuronaux profonds. Il explique que l'ajout de couches cachées ou l'élargissement de ces couches augmente la capacité du réseau à représenter des fonctions de plus en plus complexes. L'auteur souligne que, avec suffisamment de données, d'optimisation et de matériel adéquat, un réseau profond peut outperformer un réseau simple. L'introduction des représentations est présentée comme une autre perspective de l'apprentissage profond, où l'on peut transformer les données pour faciliter la classification, par exemple en utilisant des coordonnées polaires au lieu de coordonnées cartésiennes.
🔍 L'importance de l'apprentissage des représentations
Ce paragraphe met l'accent sur l'importance des représentations dans l'apprentissage automatique. Il compare l'approche traditionnelle du feature engineering, où des experts définissent des transformations manuelles, à l'apprentissage profond qui apprend automatiquement ces transformations à partir des données. L'auteur explique que les réseaux neuronaux profonds sont particulièrement adaptés pour apprendre des représentations, qui peuvent ensuite être utilisées pour des tâches telles que la traduction automatique, où des représentations universelles de phrases pourraient faciliter la traduction dans de nombreuses langues.
🌐 La progression vers des représentations plus abstraites
Le dernier paragraphe explore comment les réseaux neuronaux profonds apprennent des représentations de plus en plus abstraites à mesure qu'ils passent par plusieurs couches. Il utilise l'exemple de la reconnaissance d'objets dans des images, où les premières couches peuvent apprendre à détecter des bords, et les couches ultérieures à reconnaître des parties de visages, jusqu'à ce que les couches les plus élevées puissent identifier des visages complets. L'auteur conclut que ces représentations appprises peuvent être très utiles pour des tâches telles que la reconnaissance faciale dans les images.
Mindmap
Keywords
💡Réseaux neuronaux profonds
💡Représentation
💡Classification binaire
💡Transformation de données
💡Ingénierie des caractéristiques
💡Apprentissage de représentations
💡Traduction automatique
💡Classification linéaire
💡Filtres de contour
💡Représentations abstraites
Highlights
Introduction to the concept of representations in neural networks
Deep neural networks are capable of representing more complex functions due to additional hidden layers
The capacity of a neural network increases with more layers and units, allowing for the representation of increasingly complex functions
Representations are a key aspect of deep learning and are crucial for handling complex data sets
The importance of representations is demonstrated through a binary classification example
Data transformation through representations can simplify the classification process
Traditional feature engineering versus learning representations in deep learning
Deep learning automates the feature representation process, reducing the need for manual feature engineering
The role of representations in machine translation and how they can be used for language decoding
Representation learning is a broader concept than just deep learning, applicable to various machine learning techniques
Representations learned by deep neural networks can be reused for different tasks, showcasing their versatility
The progression of representations through the layers of a deep neural network becomes more abstract and high-level
An example of how representations evolve from edge detection to parts of faces and then to full faces in a neural network trained on facial data
Deep neural networks are well-suited for learning representations, which can then be applied to various tasks
The ability of deep neural networks to learn complex functions and high-level representations is illustrated through the example of image captioning
Transcripts
in this lecture i wanted to introduce
this idea of representations
so far we've talked about neural nets
but i've never mentioned the term
representation
so let's go back to our neural network
and let's first try to think of what a
deep neural network is
okay so on the left hand side you should
now be familiar with this
it's a simple neural network with one
hidden layer
okay now if we have multiple hidden
layers
effectively we obtain a deep neural
network
okay so you could say well you know
is a whole field really built from
adding layers or hidden layers
and yes that's definitely one way to
think of it
perhaps a slightly more formal way of
thinking of it is by looking
at the deep learning textbook okay and
what it says here is by adding more
layers
and more units within a layer okay so
either
adding extra hidden layers these yellow
layers here
or making these layers more wide right
adding units to each one
a deep network can represent functions
of increasing complexity
okay so basically we are adding we are
this neural network on the right hand
side has more capacity than this
neural network on the left hand side
okay
so that's one way of thinking about by
adding layers
or hidden layers by making the network
deep
we obtain a network that's capable of
representing more complex functions
okay and so if we are able to train this
network
so if we have enough data if we have the
right optimization
algorithm if we have the right hardware
for it then it's possible that
this type of model can do a lot better
than the simple neural network
so that's one view um that does not use
the term representation
so now let's think a little bit about
let's introduce actually representations
okay so that's really it's really
another view of deep learning
but also of other methods that do what
we call the representation learning
so first let's motivate why
representations are important
okay so imagine that you are given this
data set here on the left
okay and so this is a binary
classification data set
and you are asked to
separate the the blue dots from the
green triangles
okay so you'd imagine that you'd need a
somewhat complex classifier to be able
to do this right
so one thing is that this data is not
linearly separable so you need a
classifier
that says that everything sort of within
this decision boundary which is more or
less circular
would be blue everything outside would
be green okay so that's one way of doing
it
keep the data as is and have a fairly
complex classifier
another way of doing it is to say what
if
we could transform our data so in other
words what if we could change a
representation
of our data that's what we have on the
right hand side
on the right hand side the data set is
the same but the representation is
different
in particular instead of representing my
data using x
y coordinates i represent my data in
a new um using new coordinates using the
radius
and the theta right and this this
uh this is these are just polar
coordinates right so in polar
coordinates
i look at a point and i see what is the
angle
right between some reference axis and
this point
and then i say how far according to the
the vector at this angle
is it okay this is how i get the radius
that's how far
and theta is my angle okay
so we could see of course that all the
green points
are much further from the center of the
universe which maybe is somewhere here
right then the blue points and we see
that here a simple linear classifier
right that does something like this
could perfectly classify this data set
okay so here we have a bit of a
trade-off we said
either we have a more complex classifier
either we transform the data and have a
more
a simpler classifier okay so of course
the story on the right is
appealing right because you'd imagine
that perhaps you need less data because
you only have a simple classifier
but of course the big question is how do
you
learn or how do you find this
transformation right that will allow you
to make classification
easier okay so
it used to be that um
you would fix these transformations okay
so this is a task commonly known as
feature engineering
you have for example your input image
right and you're
imagining here you're trying to do
object detection and try to figure out
there's a staple in this image
and then you would have a set of filters
or
set of transformation which you would
apply to this image
okay for example here we have a set of
transformation that allows us to find
the the contours of this particular
object okay and
typically speaking these these um this
feature engineering
would not be learned okay so basically
you would have domain experts for
example computer vision experts
that uh would work or would have thought
a lot for
you know for a long time about this and
would have said here are good
transformations
that work really well for a particular
task and our field of expertise
okay and of course once you have these
transformations then you can learn
something on top of it right this could
be a neural network or this could be
something like a support vector machine
okay what deep learning instead
says is instead of having a fixed
feature
representation we're going to learn this
feature representation
based on our data okay so maybe then the
story becomes more like this
we have data we learn this feature
represents feature representation or
this sort of feature engineering
right is now a learned operation so we
learn it
using the first few hidden layers and
then the last hidden layer is simply a
classifier
that allows us to say that there's a
stapler in this image
okay so when i talk about learning
representations and representations and
you would imagine that the weights
yeah you've learned at the initial
layers of your deep neural net these are
in fact
a representation that you've learned
okay
and this representation then allows you
to have simple simpler
classifier which is the last perhaps the
last
um or the last few hidden layers of your
of your knowledge okay
of course this is one examples once you
have really good
representations there's lots of other
things you could try to do with them
here's a particular example with machine
translation okay so in machine
translation what you're
what you aim to do is to take a sentence
in a particular
language and to translate it into
another language
okay if you can learn representations
and if these representations are
universal sentence representation right
so they do not
they um they encode what's in the
sentence but they don't code they don't
include anything
language specific once you have this
representation
you might be able to use this
representation to then decode or then
translate the original sentence into
whatever language you want okay
so this is an example of if you were
able to to learn
these universal sentence representation
then there's lots of things you could do
with them such as
translating in many languages okay so
um i would say that historically um
deep learning and deep neural nets
they've
been perhaps one of the first ones or
they've been the ones to pop this
community has been the one to popularize
this idea of representation learning but
of course representation learning
is somewhat more general than just deep
learning
right so if we think of this outer
circle here as being machine learning
this inner pink circle as being deep
learning then you could think of
representation learning as being
something
something a little bit bigger than deep
learning right where you could
definitely learn representation using
non-deep learning techniques although
deep neural networks
are very well suited to learn
representations
and as i said these representation can
allow you to
one do the tasks that you have in mind
but two also
generalize more easily to other tasks
right so representations
ideally could be reused to other tasks
okay so maybe let's look at a uh one
one or two last example so if you
imagine of a deep
if you imagine a deep neural net um here
we sort of flipped instead of being
going from sort of left input to right
output we're going from
bottom input we have a image here of
actually yoshi avengious sitting
and we have an output and we'd imagine
that
here we have several layers hidden
layers
and at each one of these layers the
representation
changes a little bit okay so the idea is
we apply one first set of transformation
we obtained an initial representation
that's slightly higher level
than what was encoded by this image
okay and then if we do that over and
over and over through
multiple hidden layers then we could
obtain something perhaps at the top that
is a very high level representation
right
so here perhaps the um the goal of this
network could be something like
um you know describe what's in this
image or write the caption in this
particular image
which could be uh you know man sitting
on the ground
in front of you know in a sort of a
non-city landscape okay so there's a few
things that are important here
um the mo the most important thing is
this idea of representations of course
the second idea which i've introduced
here is this this idea that
as you go through different layers of
representation
the representation becomes more abstract
right
because sort of higher level compared to
the input
image that you have here's a very um
i think good example of that here we
imagine that
we've trained a neural net so we're
going back from the left to right
right to recognize maybe objects in
images okay um and then
on the right hand side there is a
repetition of what is that we've learned
so effectively these are the
representations that that we've learned
exactly how we come to this isn't too
important here
okay so we see that at the beginning
right effectively we've learned what
we've called what we called edge filters
okay so basically differentiation in
colors right so basically when you're
trying to
put when you're trying to recognize
objects when the first thing you want to
find
is where are the objects and one thing
you may want to do
that is to be able to segment different
objects in the scene okay i'm still
finding
sort of where an object stops and where
another object starts that could be very
useful
you can think of these by finding these
as finding these edges so these are sort
of edge detectors
then we see that a slightly higher level
of representation
combines these edge detectors into
into parts of faces okay so we see here
like
a bit of a nose there's a bit of an eye
there's perhaps
some teeth and a nose here there are
other noses
you know and so on and so forth okay so
for this data set what i should have
said is
this this reputation of um
a neural network that was trained on a
face data set okay so we see we that we
go from
edges to parts of faces to
full prototypical faces okay so
basically
in this part we the network has learned
to assemble these different faces okay
um to combine these different lower
level representations into some higher
level representations
which now include full faces
okay and so you see that it seems like
in this data set anyway
there were uh probably different uh
different
people from different genders um and
there were people with
um facial hair um it seemed like most
people were sort of looking forward but
they're perhaps not everybody was right
in the center of this
of this image okay now
this may not work for in all domains in
particular
uh looking at these these filters that
what was learned by the deep neural net
is often much easier in computer
computer um
vision type domains right where we were
dealing explicitly with images
it may not always be feasible to do this
and things may not always
work all that well right but this is the
intuition you have you may have
so deep neural nets allow you to learn
more complex functions
and through their layers they're
learning higher and higher levels of
representations now at the end of the
day these representations that a neural
net has learned
can then be very helpful to for example
have a simple classifier
that allows you to recognize people in
these images
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