Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Exploitation de contraintes photométriques et géométriques en vision : application au suivi, au calibrage et à la reconstruction

Cette thése a été réalisée dans le cadre d'une cotutelle avec l'Institut National Polytechnique de Grenoble (France). La recherche a été effectuée au sein des laboratoires de vision 3D (DIRO, UdM) et PERCEPTION-INRIA (Grenoble).

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.