[EN] Deep Learning is a new area of Machine Learning research which aims to create computational models that learn several representations of the data using deep architectures. These methods have become very popular over the last few years due to the remarkable results obtained in speech recognition, visual object recognition, object detection, natural language processing, etc.
The goal of this thesis is to present some contributions to the Deep Learning framework, particularly focused on computer vision problems dealing with images. These contributions can be summarized in two novel methods proposed: a new regularization technique for Restricted Boltzmann Machines called Mask Selective Regularization (MSR), and a powerful discriminative network called Local Deep Neural Network (Local-DNN).
On the one hand, the MSR method is based on taking advantage of the benefits of the L2 and the L1 regularizations techniques. Both regularizations are applied dynamically on the parameters of the RBM according to the state of the model during training and the topology of the input space.
On the other hand, the Local-DNN model is based on two key concepts: local features and deep architectures. Similar to the convolutional networks, the Local-DNN model learns from local regions in the input image using a deep neural network. The network aims to classify each local feature according to the label of the sample to which it belongs, and all of these local contributions are taken into account during testing using a simple voting scheme.
The methods proposed throughout the thesis have been evaluated in several experiments using various image datasets. The results obtained show the great performance of these approaches, particularly on gender recognition using face images, where the Local-DNN improves other state-of-the-art results. / [ES] El Aprendizaje Profundo (Deep Learning en inglés) es una nueva área dentro del campo del Aprendizaje Automático que pretende crear modelos computacionales que aprendan varias representaciones de los datos utilizando arquitecturas profundas. Este tipo de métodos ha ganado mucha popularidad durante los últimos años debido a los impresionantes resultados obtenidos en diferentes tareas como el reconocimiento automático del habla, el reconocimiento y la detección automática de objetos, el procesamiento de lenguajes naturales, etc.
El principal objetivo de esta tesis es aportar una serie de contribuciones realizadas dentro del marco del Aprendizaje Profundo, particularmente enfocadas a problemas relacionados con la visión por computador. Estas contribuciones se resumen en dos novedosos métodos: una nueva técnica de regularización para Restricted Boltzmann Machines llamada Mask Selective Regularization (MSR), y una potente red neuronal discriminativa llamada Local Deep Neural Network (Local-DNN). Por una lado, el método MSR se basa en aprovechar las ventajas de las técnicas de regularización clásicas basadas en las normas L2 y L1. Ambas regularizaciones se aplican sobre los parámetros de la RBM teniendo en cuenta el estado del modelo durante el entrenamiento y la topología de los datos de entrada.
Por otro lado, El modelo Local-DNN se basa en dos conceptos fundamentales: características locales y arquitecturas profundas. De forma similar a las redes convolucionales, Local-DNN restringe el aprendizaje a regiones locales de la imagen de entrada. La red neuronal pretende clasificar cada característica local con la etiqueta de la imagen a la que pertenece, y, finalmente, todas estas contribuciones se tienen en cuenta utilizando un sencillo sistema de votación durante la predicción.
Los métodos propuestos a lo largo de la tesis han sido ampliamente evaluados en varios experimentos utilizando distintas bases de datos, principalmente en problemas de visión por computador. Los resultados obtenidos muestran el buen funcionamiento de dichos métodos, y sirven para validar las estrategias planteadas. Entre ellos, destacan los resultados obtenidos aplicando el modelo Local-DNN al problema del reconocimiento de género utilizando imágenes faciales, donde se han mejorado los resultados publicados del estado del arte. / [CA] L'Aprenentatge Profund (Deep Learning en anglès) és una nova àrea dins el camp de l'Aprenentatge Automàtic que pretén crear models computacionals que aprenguen diverses representacions de les dades utilitzant arquitectures profundes. Aquest tipus de mètodes ha guanyat molta popularitat durant els últims anys a causa dels impressionants resultats obtinguts en diverses tasques com el reconeixement automàtic de la parla, el reconeixement i la detecció automàtica d'objectes, el processament de llenguatges naturals, etc.
El principal objectiu d'aquesta tesi és aportar una sèrie de contribucions realitzades dins del marc de l'Aprenentatge Profund, particularment enfocades a problemes relacionats amb la visió per computador. Aquestes contribucions es resumeixen en dos nous mètodes: una nova tècnica de regularització per Restricted Boltzmann Machines anomenada Mask Selective Regularization (MSR), i una potent xarxa neuronal discriminativa anomenada Local Deep Neural Network ( Local-DNN). D'una banda, el mètode MSR es basa en aprofitar els avantatges de les tècniques de regularització clàssiques basades en les normes L2 i L1. Les dues regularitzacions s'apliquen sobre els paràmetres de la RBM tenint en compte l'estat del model durant l'entrenament i la topologia de les dades d'entrada.
D'altra banda, el model Local-DNN es basa en dos conceptes fonamentals: característiques locals i arquitectures profundes. De forma similar a les xarxes convolucionals, Local-DNN restringeix l'aprenentatge a regions locals de la imatge d'entrada. La xarxa neuronal pretén classificar cada característica local amb l'etiqueta de la imatge a la qual pertany, i, finalment, totes aquestes contribucions es fusionen durant la predicció utilitzant un senzill sistema de votació.
Els mètodes proposats al llarg de la tesi han estat àmpliament avaluats en diversos experiments utilitzant diferents bases de dades, principalment en problemes de visió per computador. Els resultats obtinguts mostren el bon funcionament d'aquests mètodes, i serveixen per validar les estratègies plantejades. Entre d'ells, destaquen els resultats obtinguts aplicant el model Local-DNN al problema del reconeixement de gènere utilitzant imatges facials, on s'han millorat els resultats publicats de l'estat de l'art. / Mansanet Sandín, J. (2016). Contributions to Deep Learning Models [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61296
| Identifer | oai:union.ndltd.org:upv.es/oai:riunet.upv.es:10251/61296 |
| Date | 01 March 2016 |
| Creators | Mansanet Sandín, Jorge |
| Contributors | Albiol Colomer, Alberto, Paredes Palacios, Roberto, Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació |
| Publisher | Universitat Politècnica de València |
| Source Sets | Universitat Politècnica de València |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| Rights | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.003 seconds