Conferencia: 'Extracción de representaciones de Deep Learning: El proyecto Tiramisu'

Fecha: 3 de diciembre de 2015 - 12:00
Ponente(s): Ulises Cortés (Universitat Politècnica de Catalunya)
Idioma: Castellano

El profesor Cortés y su grupo han estado aplicando su trabajo en Inteligencia Artificial a las Ciencias Ambientales, especialmente en Plantas de Tratamiento de Aguas Residuales.

En los últimos tres años, el Aprendizaje Profundo se ha convertido en un área de investigación prominente dentro de la Inteligencia Artificial. Su aplicación a la computación cognitiva a través del procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes ha atraído la atención de investigadores de todo el mundo. Además, empresas de TI como Google, Twitter, Microsoft e IBM están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de sistemas de Aprendizaje Profundo para su integración en productos comerciales.

Al observar el núcleo del Aprendizaje Profundo, encontramos que estas son redes de construcción de representaciones, como resultado del aprendizaje y ajuste de millones de patrones no lineales en un gran conjunto de datos de entrada. Las representaciones que están siendo aprendidas por estas redes son mayores tanto en número como en complejidad que cualquier sistema anterior, lo que proporciona al Aprendizaje Profundo capacidades de representación del conocimiento únicas.

En nuestro trabajo exploramos el conocimiento almacenado internamente en las redes de Aprendizaje Profundo, mientras intentamos extraerlo para otros propósitos de razonamiento. Usando redes neuronales convolucionales (CNN), cuyo propósito original es discriminar (es decir, clasificar) entre un conjunto de clases conocidas, transformamos imágenes en grandes y dispersos vectores de características. Se ha demostrado que el espacio de vectores resultante tiene capacidades notables de representación del conocimiento, identificando clases abstractas no enseñadas (por ejemplo, ¿qué es un ser vivo?) y permitiendo operaciones de vector coherentes con la semántica visual. Este trabajo arroja algo de luz sobre los aspectos internos de las redes de Aprendizaje Profundo y abre un campo completamente nuevo de aplicación para sus modelos aprendidos.

Más información: https://citius.gal/es/events/lecture-extracting-deep-learning-representations-the-tiramisu-project/