Apprendimento delle Rappresentazioni in Reti Neurali

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Questions and Answers

Quale funzione utilizza il 'sigmoid layer' per decidere quali valori aggiornare nella LSTM?

Softmax

Relu

Sigmoid (correct)

Tanh

Cosa viene fatto con lo stato della cella precedente $C_{t-1}$ per calcolare lo stato della cella nuovo $C_t$?

Si moltiplica per il valore di dimenticanza $f_t$ (correct)

Si sostituisce completamente con i nuovi valori

Si moltiplica per un valore di aggiornamento

Si somma direttamente al nuovo stato

Qual è lo scopo dell'output in una rete LSTM?

Creare un nuovo stato della cella

Restituire solo i valori più alti

Aggiornare i pesi della rete

Filtrare i valori in base allo stato della cella (correct)

Cosa rappresenta la tecnica BPTT nel contesto delle reti neurali ricorrenti?

Un processo di retropropagazione nel tempo Signup and view all the answers

Quale affermazione è vera riguardo la struttura delle LSTM?

Ogni copia della rete condivide gli stessi parametri Signup and view all the answers

Quale funzione svolgono i livelli inferiori in una rete neurale profonda?

Imparano rappresentazioni a basso livello Signup and view all the answers

Per quale motivo le rappresentazioni apprese da una rete neurale possono essere utili?

Per rendere i modelli più espressivi e accurati Signup and view all the answers

Qual è una caratteristica principale delle Reti Neurali Convoluzionali (CNN)?

Preservano la struttura spaziale degli input Signup and view all the answers

Qual è il ruolo del pooling nelle Reti Neurali Convoluzionali?

Riduce la dimensione e rende le rappresentazioni più gestibili Signup and view all the answers

Cosa rappresenta un auto-encoder in una rete neurale?

Una rete addestrata a riprodurre il suo input Signup and view all the answers

In che modo gli strati superiori di una rete neurale profonda apprendono rappresentazioni?

Imparando rappresentazioni astratte Signup and view all the answers

Quale è la chiave per imparare rappresentazioni utili da input non etichettati?

Forzare la rete a rappresentare la struttura latente della distribuzione degli input Signup and view all the answers

Come vengono appresi i pesi nei filtri delle convoluzioni 2D?

Attraverso un processo di retropropagazione Signup and view all the answers

Qual è il primo passo nel ciclo di apprendimento di una rete neurale?

Fase di avanzamento Signup and view all the answers

Qual è la funzione principale della 'forget gate layer' in una LSTM?

Decidere quali informazioni eliminare dalla cella di stato Signup and view all the answers

Quale di queste affermazioni descrive meglio il 'cell state' in una LSTM?

È il meccanismo chiave che gestisce le dipendenze a lungo termine Signup and view all the answers

Quante componenti interagiscono all'interno di un modulo ripetitivo di una LSTM?

Quattro Signup and view all the answers

Cosa rappresenta un valore di 0 emesso dalla 'forget gate layer'?

Eliminare completamente l'informazione Signup and view all the answers

In un RNN standard, quale struttura ha il modulo ripetitivo?

Una singola layer tanh Signup and view all the answers

Quale delle seguenti affermazioni sul gradiente in una fase di retropropagazione è vera?

Ogni strato restituisce un gradiente e lo riceve. Signup and view all the answers

Qual è l'output della layer sigmoid in relazione ai gate all'interno di una LSTM?

Numeri tra 0 e 1 Signup and view all the answers

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Study Notes

Representation Learning

Rete neurali: capacità di apprendere rappresentazioni ψ(x).
Contrasto con modelli lineari, dove le caratteristiche ψ(x) sono progettate manualmente.
Le rappresentazioni sono utili per diversi motivi: migliorano l'espressività e l'accuratezza dei modelli; permettono il trasferimento delle rappresentazioni da un compito all'altro.
Reti neurali più profonde imparano rappresentazioni che vanno dal generale al particolare nelle varie layers.
Le layers inferiori (vicine agli input) apprendono rappresentazioni di basso livello (ad esempio, angoli, bordi).
Le layers superiori (più distanti dagli input) apprendono rappresentazioni più astratte (forme, oggetti).
Rappresentazioni distribuite: più neuroni lavorano insieme.
Ogni neurone non codifica tutto.
Le hidden units catturano diverse proprietà degli oggetti.
Autoencoder: rete neurale feed-forward addestrata per riprodurre l'input all'output.
Encoder: h(x) = g(Wx + b).
Decoder: x̂ = Wh(x) + c.
Funzione di perdita (per input a valori reali): L(x; x̂) = 1/2 * ||x − x̂||².

Convolutional Neural Network (CNN)

Sono reti neurali con una struttura di connessione specializzata.
Input: un'immagine.
Le convoluzioni preservano la struttura spaziale.
Filtri: estesi sull'intera profondità del volume di input.
Nel layer di convoluzione, il filtro viene convolto sull'immagine, calcolando prodotti scalari.
Il risultato della convoluzione è un numero (ad esempio, prodotto scalare tra il filtro e un piccolo blocco dell'immagine + bias).
Applicazione dello stesso filtro su tutte le posizioni spaziali (numero di volte = 28x28).
Mappatura di attivazione: risultato dell'applicazione dello stesso filtro su tutte le posizioni spaziali.
Se ci sono 6 filtri 5x5, otteniamo 6 mappe di attivazione.
Combinazione delle mappe di attivazione per ottenere una nuova immagine di dimensioni 28x28x6.
Pooling: componente secondaria delle CNN.
Pooling alternativo a layers convenzionali.
Le rappresentazioni diventano più piccole e gestibili.
Opera su ogni mappa di attivazione (ogni canale) in modo indipendente.
2D Convoluzioni: lo stesso filtro è applicato a ciascuna posizione dell'immagine.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Sono un tipo speciale di RNN, capaci di apprendere dipendenze a lungo termine.
Struttura a catena di moduli ripetuti.
Modularità: modulo ripetuto presenta una struttura semplice, ad esempio un unico strato tanh.
LSTMs: hanno una struttura a catena, ma il modulo ripetuto ha una struttura differente da una singola layer.
Lo stato della cella: linea orizzontale che attraversa la parte superiore del diagramma.
Aggiungere/togliere informazioni allo stato della cella tramite i gates (controlli): sigmoid neural net layer e pointwise multiplication operation.
I gates controllano il flusso di informazioni attraverso la rete.
Forget gate: decide quali informazioni rimuovere dallo stato della cella.
Input gate: decide quali nuove informazioni aggiungere allo stato della cella.
Update gate: aggiorna lo stato della cella combinando informazioni precedenti e nuove.
Output gate: controlla quali informazioni estrarre dallo stato della cella per l'output.
La backpropagation through time (BPTT) viene utilizzata per l'addestramento dei parametri della rete LSTM.

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Description

Questo quiz esplora il concetto di apprendimento delle rappresentazioni attraverso le reti neurali. Questo metodo si distingue dai modelli lineari per la sua capacità di apprendere rappresentazioni complesse e astratte tramite strati profondi. Scopri come le rappresentazioni vengono apprese a diversi livelli e il ruolo degli autoencoder nel processo.