Deep Learning for Dummies

Deep Learning for Dummies

Deep learning in funzione per il riconoscimento di immagini

Dal modello di Ising  a Deep Learning al cervello

Modello di Ising

Come Deep Learning ha classificato tre diverse immagini sullo strato nascosto.

Introduzione: Una presentazione a Stanford di Carey Nachenberg, informatico che lavora alla Symantec,  su come funziona Deep Learning : il programma di computer che riesce a imparare da solo a riconoscere configurazioni nei dati che gli vengono forniti (vedi la seconda figura sopra).

Cose da fare: Si tratta di un video in inglese di circa un’ora di una presentazione fatta con slide. Cliccate su una delle figure sopra per far partire il video.

Cosa succede: Carey Nachenberg riesce molto bene a presentare il complesso algoritmo alla base di Deep Learning. Lo fa in maniera graduale(vedi lo schema nella terza figura)  partendo dal modello di Ising (quarta figura sopra) e poi passando al caso piu’ semplice di Deep Learning : un solo strato visibile dove vengono caricati i dati in ingresso che vengono classificati attraverso i  collegamenti con uno strato invisibile(vedi la quinta figura sopra).

Infine presenta l’algoritmo completo dove i dati dello strato visibile vengono classificati su diversi strati nascosti con un’astrazione che aumenta da strato a strato.

Alcune considerazioni per capire meglio la spiegazione:

Il modello di Ising non compare nella descrizione di Deep Learning ma la sua importanza e’ nel fatto che e’ servito agli inventori di Deep Learning a trovare una soluzione al problema irrisolto dell’autoapprendimento di reti neurali. Le reti neurali erano state introdotte alcune decine di anni fa nell’intelligenza artificiale ma quando si cercava di addestrarle fallivano miseramente perche’ si cercava di ottimizzare tutti i differenti livelli insieme. Il grande miglioramento di Deep Learning e’ che ora l’addestramento avviene strato dopo strato e puo’ essere portato avanti in maniera velocissima da reti di GPU.

Nel gergo di Deep Learning non si parla di reti neurali ma di deep belief network(DBN) . Gli strati di una DBN sono formati da restricted Boltzmann machines(RBM) che vengono addestrati separatamente.

 

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Il materiale ha come indirizzo https://www.youtube.com/watch?v=hvIptUuUCdU
Il suo autore e’ Carey Nachenberg

© StanfordOnline

Titolo in inglese: Deep Learning for Dummies

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