Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse.  Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique.  Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes.  ￼Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout.  Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons. The goal of this thesis is to present a few small steps along the road to solving general artificial intelligence. This is a thesis by articles containing four articles. Each of these articles presents a new method for performing perceptual inference using machine learning and deep architectures. Each of these papers demonstrates the utility of the proposed method in the context of a computer vision task. The methods are more generally applicable and in some cases have been applied to other kinds of tasks, but this thesis does not explore such applications. In the first article, we present two fast new variational inference algorithms for a generative model of images known as spike-and-slab sparse coding (S3C). These faster inference algorithms allow us to scale spike-and-slab sparse coding to unprecedented problem sizes and show that it is a superior feature extractor for object recognition tasks when very few labeled examples are available. We then build a new deep architecture, the partially-directed deep Boltzmann machine (PD- DBM) on top of the S3C model. This model was designed to simplify the training procedure for deep Boltzmann machines, which previously required a greedy layer-wise pretraining procedure. This model partially succeeds at solving this problem, but the cost of inference in the new model is high enough that it makes scaling the model to serious applications difficult. In the second article, we revisit the problem of jointly training deep Boltzmann machines. This time, rather than changing the model family, we present a new training criterion, resulting in multi-prediction deep Boltzmann machines (MP- DBMs). MP-DBMs may be trained in a single stage and obtain better classification accuracy than traditional DBMs. They also are able to classify well using standard variational inference techniques, rather than requiring a separate, specialized, discriminatively trained classifier to obtain good classification performance. However, this comes at the cost of the model not being able to generate good samples. The classification performance of deep Boltzmann machines is no longer especially interesting following recent advances in supervised learning, but the MP-DBM remains interesting because it can perform tasks that purely supervised models cannot, such as classification in the presence of missing inputs and imputation of missing inputs. The general zeitgeist of deep learning research changed dramatically during the midst of the work on this thesis with the introduction of Geoffrey Hinton’s dropout algorithm. Dropout permits purely supervised training of feedforward architectures with little overfitting. The third paper in this thesis presents a new activation function for feedforward neural networks which was explicitly designed to work well with dropout. This activation function, called maxout, makes it possible to learn architectures that leverage the benefits of cross-channel pooling in a purely ￼supervised manner. We demonstrate improvements on several object recognition tasks using this activation function. Finally, we solve a real world task: transcription of photos of multi-digit house numbers for geo-coding. Using maxout units and a new kind of output layer for convolutional neural networks, we demonstrate human level accuracy (with limited coverage) on a challenging real-world dataset. This system has been deployed at Google and successfully used to transcribe nearly 100 million house numbers.

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