Introduction to Deep Learning - Part 2
Summary
TLDRThis video is the second part of a series on deep learning, continuing from a previous introduction. The presenter, Avia, explains key concepts such as multilayer perceptrons, neural networks, and backpropagation, focusing on how complex data requires deep architectures with multiple hidden layers. The video highlights challenges like vanishing gradients in deep networks and emphasizes the need for more efficient learning algorithms like deep learning. It also mentions notable figures in AI research and suggests further reading, including a 2015 paper from Nature on deep learning.
Takeaways
- 😀 The concept of 'deepening' in neural networks is essential for handling complex data structures.
- 🤖 Multilayer perceptrons (MLPs) require more hidden layers as the complexity of the data increases.
- 📉 Backpropagation is vital for training neural networks, but it faces challenges like vanishing gradients in deep architectures.
- 🔍 Deep learning algorithms are necessary for handling large and complex datasets, offering more sophisticated learning capabilities.
- 💡 The architecture of a neural network should match the complexity of the data for effective training and classification.
- 👩🔬 Influential figures in deep learning research, such as Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, and Yann LeCun, have made significant contributions.
- 🧠 Deep learning algorithms help to address the limitations faced by traditional neural networks in complex problem-solving.
- 📚 The 2015 Nature paper on deep learning is a highly recommended resource for understanding foundational concepts in the field.
- 🌐 Deep learning has wide-ranging applications across various industries and research areas, making it a transformative technology.
- ⚙️ Proper selection of neural network architecture and learning algorithms is crucial for effective model performance.
Q & A
What is the focus of the video?
-The video focuses on explaining deep neural networks (DNNs), multilayer perceptrons (MLPs), and the backpropagation algorithm for training neural networks. It also highlights issues like the vanishing gradient problem in deep architectures.
What is the difference between a simple multilayer perceptron (MLP) and a deep neural network (DNN)?
-An MLP has at least one hidden layer, while a DNN has multiple hidden layers, making it suitable for complex data and tasks that require deeper levels of abstraction.
Why do deep architectures require more hidden layers?
-As data becomes more complex, deeper architectures are needed to capture intricate patterns and relationships within the data, enabling the network to classify or model the data with higher accuracy.
What is the backpropagation algorithm, and how does it work?
-Backpropagation is an algorithm used to train neural networks by updating the weights. It first computes the error by comparing the prediction with the target, then adjusts the weights by propagating the error backward through the network layers.
What problem arises when using backpropagation in deep neural networks?
-A common problem is the vanishing gradient, where the error signal diminishes as it is propagated through the layers, especially when using activation functions like the sigmoid. This causes the learning process to slow down or stall.
How does the vanishing gradient affect the learning process in deep neural networks?
-The vanishing gradient reduces the magnitude of weight updates, slowing down learning or even causing the network to stop learning altogether. As a result, deeper layers learn very slowly or not at all.
What is a suggested solution for the vanishing gradient problem?
-One solution is to use alternative learning algorithms and activation functions designed to mitigate the vanishing gradient issue, such as rectified linear units (ReLUs) or other advanced architectures.
Why is deep learning particularly suitable for complex and large datasets?
-Deep learning is ideal for complex and large datasets because deep architectures can extract and learn hierarchical features from the data, capturing high-level abstractions that simpler models cannot.
Why would using deep learning on simpler datasets be inefficient?
-For simple datasets like Iris, simpler models or MLPs with fewer layers can already achieve good results. Using deep learning would be overkill and unnecessarily increase computational costs without adding significant value.
What are some key figures in the development of deep learning mentioned in the video?
-Key figures include Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, and Ian Goodfellow. They have made significant contributions to the development of deep learning algorithms and architectures, such as generative adversarial networks (GANs).
What is the significance of the 2015 paper on deep learning mentioned in the video?
-The 2015 paper on deep learning, published in *Nature*, is significant because it introduced deep learning to a broader scientific audience, emphasizing its potential for solving complex problems across various fields, marking a turning point for the widespread adoption of the technology.
Outlines
🔍 Introduction to Deepening and Neural Networks
The speaker begins by greeting the audience and introduces the second part of a video series on deepening neural networks. The video covers the complexities of data and how they require more sophisticated neural network architectures, such as deep neural networks with multiple hidden layers. The speaker explains the hypothesis that for complex data, more hidden layers are needed to classify the data accurately. The concept of multilayer perceptrons is discussed, along with the importance of backpropagation for updating weights in the network.
🧠 Backpropagation and Weight Updates in Neural Networks
This section dives into the backpropagation algorithm, explaining how error values are propagated from the output layer to the hidden and input layers. The error is computed using a function like the sum of squared errors. The speaker emphasizes how the use of activation functions, such as the sigmoid, affects the error gradient and its backpropagation. As data passes through more layers, the error propagation diminishes, leading to what is known as the vanishing gradient problem, which causes slower learning in deep networks.
⚠️ The Vanishing Gradient Problem in Deep Learning
Here, the speaker further elaborates on the vanishing gradient problem in deep neural networks. As the architecture deepens, the error gradient becomes smaller with each layer, causing learning to slow down. This issue becomes especially prominent when applying backpropagation to deep networks, where the updates to weights become minimal, leading to poor learning efficiency. To address this problem, advanced learning algorithms for deep neural networks are needed, especially for large, complex datasets.
📚 Key Researchers and Breakthroughs in Deep Learning
The speaker introduces key figures in deep learning, including Geoffrey Hinton, Yann LeCun, and Ian Goodfellow, noting their contributions to neural network research and advancements in algorithms like Generative Adversarial Networks (GANs). The importance of deep learning for handling complex data is highlighted. The speaker also mentions Goodfellow's book and the 2015 paper published in Nature that significantly impacted the deep learning field, emphasizing how these works paved the way for the broader adoption of deep neural networks.
📝 Recommended Reading for Deep Learning Enthusiasts
In the concluding part, the speaker recommends reading key papers and tutorials to better understand deep learning concepts. They specifically point out a 2015 paper on deep learning published in Nature as a must-read introduction to the field. The video ends with a promise to cover deep learning algorithms in more detail in the next video, inviting viewers to stay tuned for further content.
Mindmap
Keywords
💡Multilayer Perceptron (MLP)
💡Backpropagation
💡Vanishing Gradient
💡Sigmoid Activation Function
💡Deep Neural Network (DNN)
💡Error Function
💡Feedforward
💡Gradient Descent
💡Complex Data
💡Learning Algorithm
Highlights
Introduction to Deep Neural Networks and backpropagation.
The importance of understanding part one of the video before proceeding with part two.
Explanation of multilayer perceptron (MLP) and its architecture with multiple hidden layers.
More complex data (big data) requires deeper neural networks with more hidden layers.
Discussion on the role of backpropagation in adjusting the weights of a neural network.
The computational complexity increases as the number of hidden layers increases.
Explanation of the vanishing gradient problem in deep neural networks.
Gradients become smaller as they propagate through many layers, leading to slow learning.
Deep learning models are essential for handling complex data, but simpler data might not require them.
Deep learning is a learning algorithm designed for large, complex datasets.
Mentions of Geoffrey Hinton and other prominent figures in the development of deep learning.
The 2015 paper on deep learning published by Nature was a major milestone in the field.
Deep learning continues to be widely used in various fields since its introduction.
Encouragement to read key papers to understand the development of deep learning.
Upcoming videos will cover deep learning algorithms in more detail.
Transcripts
halo halo assalamualaikum warahmatullah
barakatuh ketemu lagi dengan saya ibu
Avia Oke kita kembali lagi nih di video
part kedua untuk pengenalan deepening ya
kita lanjutkan oke Jadi kalau misalnya
anda melihat video ini pastikan anda
sudah melihat vidio di part pertama ya
Pengaraian atau di video sebelumnya
begitu saya sudah jelaskan ya Beberapa
alat beli Q multilab settron come back
propagation dan juga si tekstur tentang
Deep neuron Network Oke sekarang kita
mulai dari sini Jadi semakin Kompleks
datanya semua semakin Kompleks datanya
atau big-data begitu Salah satunya nah
ini memang untuk membuat model pembagian
mesin Saya mau Deltras File atau model
klasifikasi itu untuk data yang kompleks
kita secara hipotesa begitu ya Eh kita
membutuhkan suatu neuron Network dengan
arsitektur yang di pya arsitektur yang
di
sebagaimana akseptor yang itu adalah
suatu multilayer perceptron dengan
jumlah hidden layer yang cukup banyak
begitu yaitu memang sangat relatif kata
cukup banyak itu begitu ya Ah kamu tidak
perfect Throne itu adalah suatu
arsitektur neural Network yang minimal
memiliki satu hidden layer gitu ya Jadi
kalau misalnya kita review sedikit
kemarin ya ini adalah sudah multilayer
perceptron begitu ini multilayer
perceptron dengan A2 hidden Nah kalau
arsitekturnya diberati jumlah hidden
lahirnya itu semakin banyak jadi
arsitekturnya di begitu ya Nah kalau
datanya semakin Kompleks maka secara
hipotesa kita membutuhkan apa butuhkan
linear ikhlas fair yang semakin banyak
agar bisa mengklasifikasikan dengan baik
dan dengan akurat begitu ya Nah Oleh
karena itu kalau ya kalau datanya
Kompleks maka kita butuh arsitektur yang
Deep
swike efeknya apa kau arsitekturnya di
photomatix perhitungannya gitu ya Anda
bisa melihat ya Eh kok kita menggunakan
before PG sebagai algoritma pembelajaran
itu disitu adalah ada proses update
bobot begitu nama kita akan melakukan
feedforward dulu kemudian bertemu nilai
errornya begitu ya kemudian terjadi
perubahan kita lakukan perubahan bobot
dari output hidden hidden ke input maka
itu disebut dengan black white dan
keseluruhan algoritmanya disebut dengan
backpropagation dan seperti itu kalau
semakin banyak hidden layer Nya maka
proses ini ya proses Abang eh perkalian
begitu proses untuk update bobok juga
akan semakin banyak otomatis
komputasinya juga semakin tinggi begitu
ya Nah ini sekarang konsepnya oke nah
kemarin ah apakah ada masalah gitu
nyerangnya begitukan multilayer
perceptron tetapi hidung layarnya cukup
banyak ya udahlah pakai backpropagation
ajaran gitu ya tapi ada masalah enggak
sih sebenarnya Oke kita Ulik ya kita
lanjutkan Nah di sini kita coba lihat
begitu kita coba lihat ya formula begitu
formula untuk update bobotnya jadi
berformula untuk update bobot yaitu pada
saat perambatan sinyal error dari output
layer ke hidden layer dan dari hidden
layer ke hidden layer atau dari hidden
layer ke input layar ya kita kembali ke
sini biar Anda agak fresh lagi di flash
lagi begitu ya jadi di sini kita punya
error ya jadi errornya misalnya disini
saya gunakan error functionnya adalah
setengah dari sama of Square error nah
ini akan ditambatkan dirambatkan balik
jadi inilah errornya ini ya dirambatkan
balik ya ini ya
prediksi minus Turki dirambatkan balik
nah ingat formula ini jika Anda
menggunakan error function atau
construction tadi ya setengah of song of
clear or kemudian juga fungsi
aktivasinya adalah Sheikh Maulid kalau
misalnya fungsi aktivasinya berbeda
otomatis formulanya juga akan berbeda
anaknya akan dirambatkan waah dari
output ke hidungnya errornya ini ya
Kemudian dari hidung ke hidden dan dari
hidden ke input dengan formula yang
seperti ini Nah kita kembali disini
ternyata ya Anda bisa melihat m-y ini
adalah prediksi gitu ya kemudian Coy Ya
ini yang disini sama dari sini ya ini
adalah prediksi teh itu adalah target ya
ini Prediksi satu minus front sih Kan
gitu ya nah begitu juga yang apa namanya
bawah ya Nah kita bisa melihat angket
ini
dia ini kesenian merambatkan nilai error
ya Nah ini formula ini akan didapatkan
secara sebenarnya adalah konsepnya
adalah dari gradien fungsi errornya gitu
kan Ya gradien fungsi errornya dan juga
tradisi errornya kemudian salah satu
rantai glider fungsi errornya itu
merupakan adalah diferensial pertama
dari fungsi errornya ya gradient Descent
itu nah diferensial atau turunan pertama
dari fungsi Error itu itu berarti nanti
ada rantainya terkait dengan fungsi
dengan fungsi aktivasi Nah kita bisa
melihat kalau semakin dalam atau semakin
Deep arsitekturnya ini dari Input ke
output artinya Hideung layarnya semakin
banyak Nah maka proses perkalian ini
dengan ya Ah prediksi1 minus prediksi Oh
satu minus Oh gitu ya Ini dari hidden
kehidupan ataupun dari hidden ke input
begitu untuk formula yang bawah ya
lebih saya lihat m di sini kita ada
perambatan error ya sinyal yaitu tadi
gaines target kemudian dikalikan Sorry
ye atau prediksi Mainz target dikalikan
prediksi dikali satu minus prediksi
kemudian ini juga ada perambatan
perambatan dan perambatannya itu adalah
hasil berupa hasil perkalian gitu ya
dari prediksi di area 51 minus prediksi
Nah ini gitu kan Ya karena fungsi
aktivasi prediksi itu kan menggunakan
fungsi aktivasi dan itu fungsi aktivasi
itu pasti apa dia fungsi aktivasi
sigmoid nya begitu Itu adalah
menormalisasi dari 0-1 maka angkanya ini
pasti rezekinya dari 0-1 ya prediksi ini
oh juga seperti itu mah kalau dikali
terus ya di kali terus dan output hidden
hidden kehidupan maka perkalian dari
angka yang kurang dari 0s
Hai perkalian dari angka yang kurang
dari 1 gitu ya antara 0-1 ya Nah itu apa
maka nilainya akan semakin kecil semakin
kecil ya dengan bisa lihat nah airnya
apa lama-lama gradiennya perambatan
errornya itu Venice ya alias hilang Nah
kalau seperti itu kalau fans kan jadi
update bobotnya pun nanti
pembelajarannya menjadi learning
slowdown begitu ya Nah inilah kalau kita
memaksakan agoritma backup vegetation
untuk Deep neural Network maka ya ada
problem yang disebut dengan finishing
gradien dan juga proses pembelajarannya
akan semakin lambat ya Allah akan lambat
begitu ya sok kita butuh suatu algoritma
pembelajaran yang bisa menempel ini gitu
jadi Okelah bagus gitu ya kita dengan
arsitektur yang seperti ini Dit dia bisa
memecahkan data yang kompleks ya udah
kalau pembelajarannya lambat nafsu
gradiennya karena gradien ini semakin
berat ini harus di cover nih masalah ini
kan gitu nah Oleh karena itu muncullah
dibuat Ning deepening tuh Apa hakikat
nya yaitu learning algorithm gitu ya
algoritma pembelajaran untuk meneror
Network dengan arsitektur yang dipantau
Deep neural Network dan ingat ini untuk
data yang besar dan kompleks Masnya data
yang kompleks jadi kalo misalnya anda
punya data yang Irish gitu dipakai Anda
menggunakan di perning menggunakan
generalitas buat apa gitu enggak yaitu
tidak cocok jadi yang di pembelajaran
mesin memang siang metode itu punya
karakter ya Mak dia tuh suitable untuk
kasus yang bagaimana ya seperti ini saya
kita mau M membunuh nyamuk itu ya
membasmi nyamuk ya kita pakai apa obat
nyamuk ya bukan pakai rudal gitu kan
udah semuanya satu kotak
ketenangan gitu ya ini juga sama kalo
misalnya kita punya datang Irish dia
secara visual saja sudah bisa dibedakan
hanya dengan menggunakan Mutia perseroan
misalnya gitu dengan satu hidden layer
Ya sudah pakai itu saja dan gitu ya jadi
memang itu ya apa namanya you penning
ini adalah learning algorithm untuk Dit
neuron Network oke nah disini beberapa
anggota apa ya Bapak digoreng itu
mungkin ya bisa di bilang kayak gitu ya
jadi ada enggak Pakde udah Jefri kimpton
ini adalah di secara computer Scientist
yah dari Kanada Kalau tidak salah gitu
asing akan ada cuman neneknya Walking Di
Amerika ya kemudian nih mahasiswanya ada
justru Abang q&a kemudian racun itu
adalah dia dulu disertasinya Diaz
kuliahnya di Perancis kemudian sekarang
jadi Facebook ya air results
Facebook Kalau tidak salah ingat tahun
ini udah pindah belum kemudian
goodfellow yang menulis buku deepening
am dari emitting dan salah satu
arsitektur evening yang dianut adalah
dan atau generatif persial Network bunga
Lex redfox Ini kalau yang Juventus
sampai Nganjuk Claudia Ang PSG ya jadi
lulusan S3 sedang Alex redford staf saya
hingga saat sampai saat ini juga dia S1
tapi dia membuat startup ya dan memang
dia kontribusinya banyaknya ekonomisnya
Anda check digit HH begitu banyak
kode-kode yang biasa terkait dengan
deepening jadi kaosnya Anda mau belajar
Anda bisa anda bisa ya oke nah ah di
tahun 2015 itu ada paper berjudul
berjudul deepening dan ini memang
diterbitkan oleh nicer gitu ya Nah cari
tu ya ya smii7y selama ini saya tahu
sebagian
I am public atau menerbitkan paper paper
terkait dengan by medis begitu ya
kemudian juga apa ya energi-energi
Negeri memang leher ini dia
menerbitkannya memang punya apa impact
yang besar nah tapi ini computer science
biasanya lebih saya diitc intersection
dan sebagainya ini bisa masuk natural
gitu karena memang di dia si editor itu
berarti merasa gitu editan mecer merasa
bahwa di planning itu merupakan sesuatu
yang akan memberikan impact sangat besar
untuk kedepannya sehingga dia masuk ke
jurnal Nature Hai ane ceritain vektornya
40-an kalinya dan itu Wow banget gitu ya
Apa itu mutusin susah masuk di situ nah
ini apa namanya sangat-sangat membuka
Ayah pikiran kita jadi kalo misalnya
anda ingin tahu riset segitu pertama
kali Oh sudah tahu Le sekilas email anda
sudah mengerti dengan apa
yang dimaksud dengan di perning secara
ya overview cukup dengan video saya gitu
misalnya dan cari-cari tutorial anda
jangan lupa baca Paper ini ya Bahasanya
sangat mudah diterima oleh semua lapisan
akademisi gitu ya kalau masyarakatnya
terlalu luas tapi akademisi gitu ya jadi
tidak ada bahasa-bahasa yang mau terlalu
rumit begitu enak Emang ini introduction
to the evening Anda bisa cek tetap ya
oke tahun 2015 begitu sudah lima tahun
yang lalu dan benar ya sampai sekarang
deepening dipakai dimana saja oke nah
video selanjutnya saya akan detailkan
algoritma apa yang ada di deepening ya
konsep utama jadi untuk kali ini saya
video kali ini saya akhiri dulu ya kita
ketemu lagi divideo berikutnya dan
تصفح المزيد من مقاطع الفيديو ذات الصلة
5.0 / 5 (0 votes)