Introduction to Deep Learning - Part 2

Summary

This 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

00:00

🔍 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.

05:00

🧠 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.

10:02

⚠️ 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.

Keywords

💡Multilayer Perceptron (MLP)

A type of artificial neural network that consists of at least three layers: input, hidden, and output. In the video, the speaker explains that as data complexity increases, the number of hidden layers in an MLP must also increase to better classify data. The MLP is highlighted as the foundational architecture for deep learning models.

💡Backpropagation

An algorithm used to train neural networks by propagating the error from the output layer back through the hidden layers to adjust weights. The video emphasizes its importance in updating weights when training a neural network and points out that backpropagation can become inefficient when dealing with deep networks due to the vanishing gradient problem.

💡Vanishing Gradient

A problem that occurs during backpropagation in deep neural networks where gradients become smaller as they propagate back through the layers, making weight updates ineffective. The speaker discusses this issue as a key challenge when using backpropagation for deep architectures, slowing down learning.

💡Sigmoid Activation Function

A common activation function used in neural networks that maps input values to a range between 0 and 1. In the video, the speaker mentions that using a sigmoid function can exacerbate the vanishing gradient problem, as its output values are often between 0 and 1, causing gradients to shrink when multiplied.

💡Deep Neural Network (DNN)

A neural network with many hidden layers, used for handling complex and large datasets. The speaker explains that deep networks require advanced learning algorithms because traditional methods like backpropagation can be inefficient. DNNs are emphasized as powerful tools for solving problems involving complex data.

💡Error Function

A mathematical function that measures the difference between the predicted output and the target value during the training of a neural network. In the video, the speaker uses the sum of squared errors as an example of an error function, which is used to guide the network's learning by minimizing this value.

💡Feedforward

The process in a neural network where inputs are passed through the network layers to produce an output. The video explains that feedforward occurs before backpropagation during training, and it’s the stage where the network makes predictions based on its current weights.

💡Gradient Descent

An optimization algorithm used to minimize the error function by adjusting the weights of the neural network. In the video, the speaker explains that backpropagation uses gradient descent to update weights by computing the gradient of the error function with respect to the weights.

💡Complex Data

Data that is highly intricate, large-scale, and difficult to classify or interpret with simple models. The speaker stresses that when dealing with complex datasets, deep architectures with more hidden layers are necessary to accurately classify or process the data.

💡Learning Algorithm

A method or process used to train a model by adjusting its parameters to minimize error and improve performance. In the video, the speaker discusses the need for advanced learning algorithms, especially in the context of deep neural networks, to overcome challenges like the vanishing gradient.

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