If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "superpower" that will let you build AI systems that just weren't possible a few years ago. In this course, you will learn the foundations of deep learning. When you finish this class, you will: - Understand the major technology trends driving Deep Learning - Be able to build, train and apply fully connected deep neural networks - Know how to implement efficient (vectorized) neural networks - Understand the key parameters in a neural network's architecture This course also teaches you how Deep Learning actually works, rather than presenting only a cursory or surface-level description. So after completing it, you will be able to apply deep learning to a your own applications. If you are looking for a job in AI, after this course you will also be able to answer basic interview questions. This is the first course of the Deep Learning Specialization.
Why deep representations?
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En provenance du cours de deeplearning.ai
Neural Networks and Deep Learning
54200 notes
À partir de la leçon
Deep Neural Networks
Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision.
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Andrew NgCEO/Founder Landing AI; Co-founder, Coursera; Adjunct Professor, Stanford University; formerly Chief Scientist,Baidu and founding lead of Google Brain
Head Teaching Assistant - Kian KatanforooshLecturer of Computer Science at Stanford University, deeplearning.ai, Ecole CentraleSupelec
Teaching Assistant - Younes Bensouda MourriMathematical & Computational Sciences, Stanford University, deeplearning.ai
Computer Science
Nous avons tous entendu que les réseaux de neurones profonds fonctionnent très bien pour
beaucoup de problèmes et qu'ils ne doivent pas seulement être de gros
réseaux de neurones,
mais qu'ils doivent être profonds, comporter beaucoup de couches cachées.
Alors pourquoi ?
Voyons quelques exemples pour essayer d'avoir une compréhension intuitive de
pourquoi les réseaux profonds peuvent fonctionner si bien.
Alors d’abord, que calcule un réseau profond ?
Si vous construisez un système de reconnaissance faciale ou
détection de visage, voici ce qu’un réseau neuronal profond pourrait faire.
Peut-être que votre entrée est une photo d’un visage, puis la première couche
du réseau neuronal,
vous pouvez peut-être la considérer comme un détecteur de caractéristique
ou un détecteur d'arêtes.
Dans cet exemple, j'ai dessiné ce qu’un réseau de neurones avec
peut-être 24 unités cachées,
pourrait essayer de calculer sur cette image.
Les 24 unités cachées sont représentées par ces petites cases carrées.
Ainsi, par exemple, cette visualisation représente une unité cachée qui
essaye d'identifier les arêtes ayant cette orientation dans l'image.
Et peut-être cette unité cachée essaye de comprendre
où sont les arêtes horizontales dans cette image.
Et quand nous parlerons de réseaux convolutifs dans un autre cours,
cette visualisation particulière aura un peu plus de sens,
mais vous pouvez considérer que la première couche du réseau neuronal
regarde la photo et essaye de savoir où sont les bords dans cette photo.
Maintenant, cherchons où sont les arêtes dans cette photo en regroupant
des pixels pour former des bords.
Il peut alors prendre les arêtes détectées et les
regrouper pour former des parties de visages.
Ainsi, par exemple, vous pouvez avoir un neurone qui essaye de voir s'il trouve un œil,
ou un autre neurone qui essaye de trouver cette partie du nez.
Et donc en mettant ensemble beaucoup d'arêtes
il peut commencer à détecter différentes parties du visage.
Et puis, enfin, en assemblant différentes parties du visage,
comme un œil ou un nez ou des oreilles, ou un menton, on peut alors
essayer de reconnaître ou de détecter différents types de visages.
De façon intuitive, vous pouvez penser aux premières couches
d'un réseau de neurones comme
quelque chose qui détecte des fonctions simples, comme les arêtes,
et qui les arrange ensemble dans les couches suivantes du réseau de neurones
pour apprendre des fonctions de plus en plus complexes.
Ces visualisations auront plus de sens quand nous parlerons de réseaux convolutifs.
Et un détail technique de cette visualisation,
les détecteurs d'arêtes fonctionnent sur des zones relativement petite
d’une image, comme de très petites régions comme ça.
Puis les détecteurs de visages observent peut-être des zones beaucoup
plus grandes de l’image.
Mais l’intuition principale que vous pouvez retenir, c'est juste de trouver
des choses simples comme les arêtes et de construire sur ça,
les assembler pour détecter des choses plus complexes comme un œil ou un nez,
puis d'assembler cela pour trouver des choses encore plus complexes.
Et ce type de représentation hiérarchique du simple au complexe,
ou représentation compositionnelle,
s’applique à d'autres types de données que les images et la reconnaissance de visages.
Par exemple, si vous essayez de construire un système de reconnaissance vocale,
il est difficile de visualiser la parole mais si votre entrée est un clip audio
alors peut-être que le premier niveau d’un réseau de neurones peut
apprendre à détecter les caractéristiques bas niveau des ondes sonores, telles que
Est ce qu'il va vers les graves ?
Est-ce un bruit blanc ou un sifflement comme [SON].
Et quelle est sa hauteur ?
Pour cela, il faut détecter des formes d'onde de bas niveaux comme ça.
Et puis par la composition de formes d'onde de bas niveau,
peut-être que vous allez apprendre à détecter les unités de base du son.
En linguistique, on les appelle phonèmes.
Par exemple, dans le mot cat, le C est un phonème, le A est un phonème,
le T est un autre phonème.
Une fois qu'on a appris à reconnaître les unités de base du son, en
composant tout ça ensemble, on apprend à reconnaître des mots dans l’audio.
Et puis peut-être en composant ceux-ci ensemble,
on peut reconnaître des expressions ou des phrases entières.
Des réseaux de neurones profonds, avec de multiples couches cachées
peuvent avoir les premières
couches qui apprennent ces caractéristiques simples de bas niveau
et puis les couches plus profondes assemblent ensuite ces éléments simples
qui ont été détectées
pour détecter des choses plus complexes comme reconnaître des mots spécifiques
ou même des expressions ou des phrases
que vous prononcez, afin de faire de la reconnaissance vocale.
Et nous voyons que si les premières couches calculent ce qui semble être
des fonctions relativement simples de l’entrée comme où sont les arêtes, plus
vous allez profondément dans le réseau, plus vous pouvez faire
des choses étonnamment complexes,
comme de la détection de visages ou de la détection de mots ou
d'expressions ou de phrases.
Certains aiment faire une analogie entre les réseaux neuronaux profond et
le cerveau humain, où, pensons-nous, ou les neuroscientifiques pensent,
que le cerveau humain commence également par détecter des choses
simples comme les arêtes dans ce que
vos yeux voient puis construisent à partir de ça pour détecter des choses
plus complexes comme les visages que vous voyez.
Je pense que les analogies entre l'apprentissage profond et
le cerveau humain sont parfois un peu dangereuses.
Mais il y a beaucoup de vérité, pour ce qui est de la façon dont nous pensons
que le cerveau humain fonctionne et
que le cerveau humain détecte sans doute des choses simples comme
les arêtes en premier et
puis les met ensemble pour former des objets de plus et plus complexes et que
ça a servi plus ou moins d’inspiration pour une partie de l'apprentissage profond.
Nous en dirons un peu plus sur le cerveau humain ou
sur le cerveau biologique dans une autre vidéo cette semaine.
L’autre intuition sur pourquoi les réseaux profonds semblent
bien fonctionner est ceci.
Ce résultat vient de la théorie des circuits qui porte sur la détermination
de quels types de fonctions vous pouvez calculer avec
différentes portes ET, OU et NON, les portes logiques de base.
Informellement, vous pouvez calculer des fonctions avec un réseau de neurones
relativement petit mais profond,
et par petit, j'entends que le nombre d’unités cachées est relativement faible,
mais si vous essayez de calculer la même fonction avec un réseau peu profond,
alors, si il n’y a pas assez de couches cachées,
alors, vous avez besoin d'un nombre exponentiellement plus grand
d'unités cachées pour les calculer.
Laissez-moi vous donner un exemple et illustrer cela de façon un peu informelle.
Disons que vous essayez de calculer le OU exclusif, c'est à dire
la parité de toutes vos caractéristiques d'entrée.
Si vous essayez de calculer x1 XOR x2 XOR x3 XOR ... xn
x1 XOR x2 XOR x3 XOR ... xn si vous avez n ou nx caractéristiques.
Donc, si vous construisez un arbre de XOR comme ça, donc il calcule
le OU exclusif de x1 et x2,
puis il prend x3 et x4 et calcule leur OU exclusif.
Et techniquement, si vous utilisez seulement des portes ET, OU et NON,
vous pouvez avoir besoin de plusieurs
couches pour calculer la fonction XOR plutôt qu’une seule couche, mais
avec un circuit relativement petit, vous pouvez calculer le XOR et ainsi de suite.
Et puis vous pouvez construire, vraiment, un arbre de XOR comme ceci,
jusqu'à ce que finalement, vous ayez ici un circuit qui sorte, nous allons appeler ça Y.
La sortie ŷ égale à Y.
Le OU exclusif ou parité de tous ces bits d’entrée.
Donc pour calculer le XOR, la profondeur du réseau sera l’ordre de log(n).
Nous avons simplement un arbre de XOR.
Donc le nombre de nœuds ou le nombre de composants du circuit ou
le nombre de portes dans ce réseau n’est pas très grand.
Vous n’avez pas besoin de beaucoup de portes afin de calculer ce OU exclusif.
Mais si vous ne pouvez pas utiliser un réseau de neurones avec plusieurs
couches cachées avec, dans ce cas, de l'ordre de log(n) couches cachées,
si vous êtes obligé de calculer cette fonction avec juste une couche cachée,
si vous avez toutes ces choses qui vont dans une certaine unité cachée.
Et puis ces choses calculent la sortie Y.
Alors pour calculer cette fonction XOR, cette couche cachée
devra être exponentiellement grande, parce qu’essentiellement, vous devez
énumérer exhaustivement toutes les 2 puissance n configurations possibles.
Donc, de l'ordre de 2 puissance n configurations possibles des bits d'entrée
qui donnent au OU exclusif la valeur 1 ou 0.
Vous avez donc besoin d’une couche cachée qui est exponentiellement grande
par rapport au nombre de bits.
Je pense que techniquement, vous pouvez faire cela avec
2 puissance n moins 1 unités cachées.
Mais c’est quand même de l'ordre de 2 puissance n, exponentiellement grand
par rapport au nombre de bits.
J’espère que cela vous permet de voir qu’il y a des fonctions mathématiques
qui sont plus faciles à calculer avec des réseaux profonds
qu’avec des réseaux peu profonds.
J'ai personnellement trouvé le résultat de la théorie des circuits moins utile pour
avoir des intuitions, mais c'est un des résultats que les gens citent souvent
pour expliquer l’importance d’avoir des représentations très profondes.
Maintenant, en plus de ces raisons de
préférer les réseaux neuronaux profonds, pour être vraiment honnête,
je pense qu'une autre raison pour laquelle le terme apprentissage profond
est connu c'est parce que c'est un mot clé.
C'est comme ça que nous appelons des réseaux neuronaux avec beaucoup
de couches cachées, mais
l’expression "apprentissage profond" est juste un beau mot-clé, c’est tellement profond.
Je pense qu’une fois que ce terme a pris, on a rebaptisé les réseaux de neurones ou
en tous cas les réseaux de neurones avec beaucoup de couches cachées,
pour aider à capturer l’imagination populaire.
Mais à part pour les relations publiques, les réseaux profonds fonctionnent très bien.
Parfois, les gens en rajoutent et insistent pour utiliser des tonnes de couches cachées.
Mais quand je commence sur un nouveau problème, je commence souvent avec
simplement une régression logistique puis j'essaye quelque chose avec une ou
deux couches cachées et j’utilise ça comme un hyper paramètre,
Vous pouvez l'utiliser comme un paramètre ou un hyper paramètre que
vous ajustez pour tenter de trouver
la bonne profondeur pour votre réseau de neurones.
Mais au cours des dernières années, il y a eu une tendance dans laquelle les gens,
pour certaines applications, trouvaient que des réseaux de neurones très, très profonds,
avec plusieurs douzaines de couches, peuvent parfois être
le meilleur modèle pour un problème.
Donc, c’est tout pour les intuitions sur pourquoi l'apprentissage profond
semble bien fonctionner.
Nous allons maintenant jeter un œil à la mécanique nécessaire pour
implémenter non seulement
la propagation directe, mais aussi la rétro propagation.
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