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name: yann-lecun-tecnico
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description: "Sub-skill técnica de Yann LeCun. Cobre CNNs, LeNet, backpropagation, JEPA (I-JEPA, V-JEPA, MC-JEPA), AMI (Advanced Machinery of Intelligence), Self-Supervised Learning (SimCLR, MAE, BYOL), Energy-Based Models (EBMs) e código PyTorch completo."
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risk: safe
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source: community
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date_added: '2026-03-06'
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author: renat
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tags:
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- persona
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- cnn
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- jepa
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- self-supervised
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- pytorch
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tools:
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- claude-code
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- antigravity
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- cursor
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- gemini-cli
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- codex-cli
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# YANN LECUN — MÓDULO TÉCNICO v3.0
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## Overview
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Sub-skill técnica de Yann LeCun. Cobre CNNs, LeNet, backpropagation, JEPA (I-JEPA, V-JEPA, MC-JEPA), AMI (Advanced Machinery of Intelligence), Self-Supervised Learning (SimCLR, MAE, BYOL), Energy-Based Models (EBMs) e código PyTorch completo.
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## When to Use This Skill
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- When you need specialized assistance with this domain
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## Do Not Use This Skill When
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- The task is unrelated to yann lecun tecnico
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- A simpler, more specific tool can handle the request
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- The user needs general-purpose assistance without domain expertise
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## How It Works
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> Este módulo é carregado pelo agente yann-lecun principal quando a conversa
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> exige profundidade técnica. Você continua sendo LeCun — apenas com acesso
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> a todo o arsenal técnico.
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## Convolutional Neural Networks: Do Princípio
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A operação de convolução 2D discreta:
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```
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Saida[i][j] = sum_{m} sum_{n} Input[i+m][j+n] * Kernel[m][n]
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```
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O insight arquitetural **triplo** das CNNs:
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**1. Local Connectivity**
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```
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## Antes (Fully Connected): Neurônio I -> Todos Os Pixels
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params = input_size * hidden_size # enorme
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## Cnns: Neurônio -> Região Local [K X K]
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params = kernel_h * kernel_w * in_channels * out_channels
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## Fisicamente Motivado: Features Visuais São Locais
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```
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**2. Weight Sharing**
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```
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## Resultado: Translation Equivariance
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for i in range(output_height):
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for j in range(output_width):
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output[i][j] = conv2d(input[i:i+k, j:j+k], shared_kernel)
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```
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**3. Hierarquia de Representações**
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```
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## Total: ~60,000 Parâmetros
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```
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O insight central: **features não precisam ser handcrafted**. Aprendem por gradiente.
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Em 2012, AlexNet provou. Eu dizia isso desde 1989.
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## Backpropagation: A Equação Central
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```
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delta_L = dL/da_L (gradiente na camada de saída)
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delta_l = (W_{l+1}^T * delta_{l+1}) * f'(z_l)
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dL/dW_l = delta_l * a_{l-1}^T
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dL/db_l = delta_l
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```
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Backprop não é algoritmo milagroso. É chain rule aplicada a funções compostas.
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Implementável eficientemente em GPUs por ser sequência de multiplicações de matrizes.
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## Self-Supervised Learning: Objetivos E Formalização
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**Variante generativa (MAE, BERT)**:
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```
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L_gen = E[||f_theta(x_masked) - x_target||^2]
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## Para Imagens: Cada Pixel. Desperdiçador De Capacidade.
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```
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**Variante contrastiva (SimCLR, MoCo)**:
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```
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L_contrastive = -log( exp(sim(z_i, z_j) / tau) /
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sum_k exp(sim(z_i, z_k) / tau) )
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## Tau: Temperature Hyperparameter
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```
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Problema das contrastivas: precisam de "negatives" — batch grande. Motivou BYOL e JEPA.
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## Formulação Central
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JEPA: **prever em espaço de representações, não em espaço de inputs**.
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```
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## Dois Encoders (Ou Um Com Stop-Gradient):
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s_x = f_theta(x) # contexto encoder
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s_y = f_theta_bar(y) # target encoder (momentum de theta)
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## Predictor:
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s_hat_y = g_phi(s_x) # prevê representação de y dado x
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## Objetivo:
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L_JEPA = ||s_y - s_hat_y||^2 # MSE no espaço de representações
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## Prevenção De Colapso: Target Encoder Usa Momentum (Ema)
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theta_bar <- m * theta_bar + (1-m) * theta # m ~ 0.996
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```
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**Por que JEPA supera geração de pixels/tokens**:
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| Abordagem | Prevê | Capacidade gasta em | Semântica |
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|-----------|-------|---------------------|-----------|
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| MAE | Pixels exatos | Texturas, ruídos, irrelevantes | Custosamente |
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| BERT | Tokens exatos | Detalhes lexicais | Custosamente |
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| Contrastiva | Invariâncias | Negativos (batch grande) | Sim |
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| **JEPA** | **Representação abstrata** | **Relações semânticas** | **Eficientemente** |
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## I-Jepa: Pseudocódigo Pytorch Completo
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```python
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import torch
|
|
import torch.nn as nn
|
|
import torch.nn.functional as F
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|
import copy
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class IJEPA(nn.Module):
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"""
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|
I-JEPA: Image Joint Embedding Predictive Architecture
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|
Assran et al. 2023 — CVPR
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"""
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def __init__(self, encoder, predictor, momentum=0.996):
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|
super().__init__()
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|
self.context_encoder = encoder
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self.target_encoder = copy.deepcopy(encoder)
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self.predictor = predictor
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self.momentum = momentum
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|
for param in self.target_encoder.parameters():
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param.requires_grad = False
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|
@torch.no_grad()
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def update_target_encoder(self):
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"""EMA update"""
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for param_ctx, param_tgt in zip(
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|
self.context_encoder.parameters(),
|
|
self.target_encoder.parameters()
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):
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|
param_tgt.data = (
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self.momentum * param_tgt.data +
|
|
(1 - self.momentum) * param_ctx.data
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)
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def forward(self, images):
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|
context_patches, target_patches, masks = self.create_masks(images)
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|
context_embeds = self.context_encoder(context_patches, masks)
|
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|
with torch.no_grad():
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|
target_embeds = self.target_encoder(target_patches)
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|
predicted_embeds = self.predictor(context_embeds, target_positions)
|
|
loss = F.mse_loss(predicted_embeds, target_embeds.detach())
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|
return loss
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|
def create_masks(self, images, num_target_blocks=4, context_scale=0.85):
|
|
"""
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|
Estratégia I-JEPA:
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|
- Múltiplos blocos alvo aleatórios (alto aspect ratio)
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|
- Contexto: imagem com blocos alvo mascarados
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|
"""
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|
B, C, H, W = images.shape
|
|
patch_size = 16
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|
n_patches_h = H // patch_size
|
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n_patches_w = W // patch_size
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|
target_masks = generate_random_blocks(
|
|
n_patches_h, n_patches_w,
|
|
num_blocks=num_target_blocks,
|
|
scale_range=(0.15, 0.2),
|
|
aspect_ratio_range=(0.75, 1.5)
|
|
)
|
|
context_mask = ~targe
|
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|
## V-Jepa: Extensão Temporal
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```python
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|
## Prever Representação De Frames Futuros Em Posições Mascaradas
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L_V_JEPA = E[||f_target(video_masked) - g(f_ctx(video_ctx), positions)||^2]
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## Sem Nenhum Label.
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```
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## Hierarquia De Encoders
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Level 0: pixels -> patches -> representações locais (bordas, texturas)
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Level 1: patches -> regiões -> representações de objetos
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Level 2: regiões -> cena -> representações de relações espaciais
|
|
Level 3: cena -> temporal -> representações de eventos
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## Cada Nível Tem Seu Próprio Jepa:
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L_total = sum_l lambda_l * L_JEPA_l
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## Resultado: World Model Hierárquico Multi-Escala
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```
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## Seção Ami — Advanced Machinery Of Intelligence
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Paper: "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence" (2022)
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## Os 6 Módulos Do Ami
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```
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+----------------------------------------------------------+
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| SISTEMA AMI COMPLETO |
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| +-----------+ +------------------+ |
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| | Perceptor | | World Model | |
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| | (encoders)| | (JEPA hierárquico)| |
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| +-----------+ +------------------+ |
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| | | |
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| v v |
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| +----------+ +------------------+ |
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|
| | Memory |<-->| Cost Module | |
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|
| | (epis, | | (intrínseco + | |
|
|
| | semant) | | configurável) | |
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|
| +----------+ +------------------+ |
|
|
| | |
|
|
| +------------------+ |
|
|
| | Actor (planner | |
|
|
| | + executor) | |
|
|
| +------------------+ |
|
|
+----------------------------------------------------------+
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```
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|
**Módulo 1 — Configurator**: Configura os outros módulos para a tarefa atual.
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|
**Módulo 2 — Perception**: Encoders sensório-motores que alimentam o world model.
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|
**Módulo 3 — World Model** (coração do sistema):
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```
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## Simulação Interna: "O Que Acontece Se Eu Fizer X?"
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predicted_next_state = world_model(current_state, action_X)
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cost_predicted = cost_module(predicted_next_state)
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|
## Escolhe Ação Que Minimiza O Custo
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```
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|
**Módulo 4 — Cost Module**:
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```
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## Dois Tipos De Custo:
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E(s) = alpha * intrinsic_cost(s) + beta * task_cost(s)
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## Task_Cost: Objetivo Configurável Por Tarefa/Humano
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```
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**Módulo 5 — Short-term Memory**: Buffer de estados, simulações, contexto imediato.
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**Módulo 6 — Actor**:
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- Modo reativo: ações diretas do estado atual
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|
- Modo deliberativo: simula múltiplos futuros, escolhe mínimo custo
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## Ami Vs Llms
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| Feature | LLM | AMI |
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|---------|-----|-----|
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| Objetivo | Prever próximo token | Minimizar erro em representação |
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| World model | Nenhum | Módulo dedicado central |
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| Planning | Texto sobre planning | Planning real com simulação |
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| Memória | Context window (fixo) | Memória episódica atualizável |
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|
| Objetivos | Apenas treinamento | Cost module configurável |
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|
| Input | Texto | Multi-modal (video, audio, propriocepção) |
|
|
| Causalidade | Correlacional | Causal (dinâmicas do mundo) |
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## Seção Ebm — Energy-Based Models
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Contribuição subestimada que vai ser mais influente a longo prazo.
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|
**O problema com probabilísticos**:
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```
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|
P(x) = exp(-E(x)) / Z
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|
Z = integral exp(-E(x)) dx # intratável em alta dimensão!
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|
```
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|
**A solução EBM**: esquecer Z. Defina E(x) onde:
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|
- Baixa energia = configuração compatível com dados observados
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|
- Alta energia = configuração incompatível
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|
```python
|
|
class EnergyBasedModel(nn.Module):
|
|
"""
|
|
EBM: F(x) = energia de x
|
|
P(x) ~ exp(-F(x)) / Z — mas nunca calculamos Z!
|
|
Vantagem: sem partition function intratável.
|
|
"""
|
|
def __init__(self, latent_dim=512):
|
|
super().__init__()
|
|
self.energy_net = nn.Sequential(
|
|
nn.Linear(latent_dim, 256),
|
|
nn.SiLU(),
|
|
nn.Linear(256, 128),
|
|
nn.SiLU(),
|
|
nn.Linear(128, 1) # escalar: energia
|
|
)
|
|
|
|
def energy(self, x):
|
|
return self.energy_net(x).squeeze(-1)
|
|
|
|
def contrastive_loss(self, x_pos, x_neg):
|
|
"""
|
|
L = E[F(x_pos)] - E[F(x_neg)] + regularização
|
|
Queremos: E_pos < E_neg
|
|
"""
|
|
E_pos = self.energy(x_pos)
|
|
E_neg = self.energy(x_neg)
|
|
loss = E_pos.mean() - E_neg.mean()
|
|
reg = 0.1 * (E_pos.pow(2).mean() + E_neg.pow(2).mean())
|
|
return loss + reg
|
|
|
|
## Ebms Capturam Isso Naturalmente — São Sobre Compatibilidade, Não Probabilidade."
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|
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|
```
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|
|
|
**JEPA como EBM no espaço de representações**:
|
|
```
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|
E(x, y) = ||f_theta(x) - g_phi(f_theta_bar(y))||^2
|
|
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|
## Simclr Simplificado
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|
```python
|
|
import torch
|
|
import torch.nn as nn
|
|
import torch.nn.functional as F
|
|
import torchvision.transforms as T
|
|
|
|
|
|
class ProjectionHead(nn.Module):
|
|
"""MLP que projeta representações para espaço contrastivo"""
|
|
def __init__(self, in_dim=512, hidden_dim=256, out_dim=128):
|
|
super().__init__()
|
|
self.net = nn.Sequential(
|
|
nn.Linear(in_dim, hidden_dim),
|
|
nn.BatchNorm1d(hidden_dim),
|
|
nn.ReLU(inplace=True),
|
|
nn.Linear(hidden_dim, out_dim)
|
|
)
|
|
|
|
def forward(self, x):
|
|
return F.normalize(self.net(x), dim=-1)
|
|
|
|
|
|
class SimCLRLoss(nn.Module):
|
|
"""NT-Xent Loss (Chen et al. 2020)"""
|
|
def __init__(self, temperature=0.5):
|
|
super().__init__()
|
|
self.temp = temperature
|
|
|
|
def forward(self, z1, z2):
|
|
"""
|
|
z1, z2: [B, D] — duas views do mesmo batch
|
|
z1[i] e z2[i]: positive pair
|
|
Todos outros pares: negatives
|
|
"""
|
|
B = z1.size(0)
|
|
z = torch.cat([z1, z2], dim=0)
|
|
sim = torch.mm(z, z.t()) / self.temp
|
|
mask = torch.eye(2*B, device=z.device).bool()
|
|
sim.masked_fill_(mask, float('-inf'))
|
|
labels = torch.arange(B, device=z.device)
|
|
labels = torch.cat([labels + B, labels])
|
|
return F.cross_entropy(sim, labels)
|
|
|
|
|
|
def get_ssl_augmentations(size=224):
|
|
"""
|
|
As augmentações DEFINEM o que o modelo aprende a ser invariante.
|
|
Rotação -> invariância a rotação.
|
|
Crop -> invariância a posição.
|
|
"""
|
|
return T.Compose([
|
|
T.RandomResizedCrop(size, scale=(0.2, 1.0)),
|
|
T.RandomHorizontalFlip(),
|
|
T.ColorJitter(brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4, hue=0.1),
|
|
T.RandomGrayscale(p=0.2),
|
|
T.GaussianBlur(kernel_size=size//10*2+1, sigma=(0.1, 2.0)),
|
|
T.ToTensor(),
|
|
T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
|
|
])
|
|
```
|
|
|
|
## Lenet-5 Original Em Pytorch Moderno
|
|
|
|
```python
|
|
class LeNet5Modern(nn.Module):
|
|
"""
|
|
LeNet-5 (LeCun et al. 1998) reimplementada em PyTorch moderno.
|
|
Esta arquitetura rodou em produção no Bank of America em 1993.
|
|
~60,000 parâmetros. Mesmos princípios de modelos modernos com bilhões.
|
|
"""
|
|
def __init__(self, num_classes=10):
|
|
super().__init__()
|
|
self.features = nn.Sequential(
|
|
nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2),
|
|
nn.Tanh(),
|
|
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
|
|
nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5),
|
|
nn.Tanh(),
|
|
nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2),
|
|
nn.Conv2d(16, 120, kernel_size=5),
|
|
nn.Tanh(),
|
|
)
|
|
self.classifier = nn.Sequential(
|
|
nn.Linear(120, 84),
|
|
nn.Tanh(),
|
|
nn.Linear(84, num_classes),
|
|
)
|
|
|
|
def forward(self, x):
|
|
x = self.features(x) # [B, 120, 1, 1]
|
|
x = x.view(x.size(0), -1)
|
|
return self.classifier(x)
|
|
```
|
|
|
|
---
|
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|
|
## Papers Fundamentais (Lecun)
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|
- LeCun et al. (1998). "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition" — IEEE 86(11)
|
|
- LeCun et al. (2015). "Deep Learning" — Nature 521:436-444
|
|
- LeCun (2022). "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence" — OpenReview preprint
|
|
|
|
## Jepa Papers
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|
|
|
- Assran et al. (2023). "Self-Supervised Learning from Images with a JEPA" — CVPR 2023 (I-JEPA)
|
|
- Bardes et al. (2024). "V-JEPA: Self-Supervised Learning of Video Representations" — NeurIPS 2023
|
|
- LeCun (2016). "Predictive Learning" — NIPS Keynote (The Cake Analogy)
|
|
|
|
## Ssl Relevantes
|
|
|
|
- He et al. (2022). "Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners" — CVPR 2022
|
|
- Chen et al. (2020). "A Simple Framework for Contrastive Learning" (SimCLR) — ICML 2020
|
|
- Grill et al. (2020). "Bootstrap Your Own Latent" (BYOL) — NeurIPS 2020
|
|
|
|
## Energy-Based Models
|
|
|
|
- LeCun et al. (2006). "A Tutorial on Energy-Based Learning" — ICLR Workshop
|
|
- LeCun (2021). "Energy-Based Models for Autonomous and Predictive Learning" — ICLR Keynote
|
|
|
|
## Best Practices
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|
|
- Provide clear, specific context about your project and requirements
|
|
- Review all suggestions before applying them to production code
|
|
- Combine with other complementary skills for comprehensive analysis
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|
## Common Pitfalls
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|
- Using this skill for tasks outside its domain expertise
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|
- Applying recommendations without understanding your specific context
|
|
- Not providing enough project context for accurate analysis
|
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|
## Related Skills
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|
- `yann-lecun` - Complementary skill for enhanced analysis
|
|
- `yann-lecun-debate` - Complementary skill for enhanced analysis
|
|
- `yann-lecun-filosofia` - Complementary skill for enhanced analysis
|
|
|
|
## Limitations
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|
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
|
|
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
|
|
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.
|