Week 5 -- Capsule 3 -- Learning representations

Summary

Cette 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

00:00

🧠 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.

05:01

🔍 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.

10:03

🌐 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.

Keywords

💡Réseaux neuronaux profonds

Les réseaux neuronaux profonds sont des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches cachées. Dans le script, ils sont mentionnés comme étant capables de représenter des fonctions de plus en plus complexes en ajoutant des couches cachées ou en les rendant plus larges. Cela est crucial pour la capacité de modélisation des réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes plus complexes.

💡Représentation

La représentation fait référence à la manière dont les données sont traitées et interprétées par un modèle, comme un réseau neuronal. Dans le script, l'importance de la représentation est soulignée pour la séparation de données non linéaires et pour la transformation des données pour simplifier la tâche de classification.

💡Classification binaire

Il s'agit d'un type de problème de classification où les données doivent être séparées en deux groupes. Le script utilise l'exemple d'une séparation entre des points bleus et des triangles verts pour illustrer la nécessité d'un classifieur complexe ou d'une transformation de représentation des données.

💡Transformation de données

La transformation de données est le processus de modification de la représentation des données pour faciliter une analyse ou une classification. Dans le script, l'exemple des coordonnées polaires est utilisé pour montrer comment transformer les données peut simplifier le problème de classification.

💡Ingénierie des caractéristiques

L'ingénierie des caractéristiques est le processus de sélection et de transformation des données pour améliorer la performance d'un algorithme. Le script mentionne que traditionnellement, les transformations étaient fixées par des experts du domaine, mais que les réseaux neuronaux profonds apprennent ces transformations à partir des données.

💡Apprentissage de représentations

L'apprentissage de représentations est la capacité d'un modèle à découvrir des représentations de données qui sont utiles pour une tâche donnée. Le script explique que les premiers couches d'un réseau neuronal profond apprennent des représentations qui simplifient la tâche de classification ou d'analyse pour les couches suivantes.

💡Traduction automatique

La traduction automatique est l'un des exemples donnés dans le script où l'apprentissage de représentations universelles peut être utilisé pour traduire une phrase d'une langue à une autre. Cela montre comment les représentations peuvent être réutilisées pour différentes tâches.

💡Classification linéaire

La classification linéaire est une méthode de classification où les données sont séparées par une frontière linéaire. Le script mentionne que dans un espace de représentation transformé, une classification linéaire peut devenir suffisante pour séparer des données qui ne sont pas séparables de manière linéaire dans leur représentation originale.

💡Filtres de contour

Les filtres de contour sont des types de noyaux utilisés dans les premiers niveaux d'un réseau neuronal pour détecter les bords dans les images. Le script les mentionne comme l'un des premiers types de représentations appris par un réseau neuronal pour la reconnaissance d'objets.

💡Représentations abstraites

Les représentations abstraites sont des représentations de données qui sont de plus haut niveau et qui encapsulent des concepts plus généraux. Dans le script, l'idée est que les couches supérieures d'un réseau neuronal profond apprennent des représentations de plus en plus abstraites, comme l'assemblage de parties de visages pour former des visages complets.

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