
English: 
I am Károly Zsolnai-Fehér, and this is Two Minute Papers,
where I explain awesome research in simpler words.
First of all, I am very happy to see that you like the series.
Also, thanks for sharing it on social media sites,
and please, keep 'em coming.
This episode is going to be about artificial neural networks.
I will quickly explain what the huge deep learning rage is all about.
This graph depicts a neural network that we build and simulate on a computer.
It is a very crude approximation of the human brain.
The leftmost layer denotes inputs, which can be, for instance, the pixels of an input image.
The rightmost layer is the output, which can be, for instance, a decision,
whether the image depicts a horse or not.
After we have given many inputs to the neural network,
in its hidden layers, it will learn to figure out a way
to recognize different classes of inputs, such as horses, people or school buses.

Italian: 
Io sono Károly Zsolnai-Fehér e questo è 
Two Minutes Papers (Pubblicazioni in Due Minuti)
dove spiego ricerche eccezionali in parole più semplici.
Prima di tutto, sono molto contento ci vedere che apprezzate la serie.
Grazie anche di averla condivisa sui social
e per favore continuate a farlo.
Questo episodio riguarderà le reti neurali artificiali.
Spiegherò velocemente su cosa si basa l'apprendimento approfondito.
Questo grafo mostra una rete neurale che costruiamo e simuliamo su un computer.
E' un'approssimazione molto grezza del cervello umano.
Lo strato più a sinistra denota gli input, che possono essere, ad esempio, i pixel di un'immagine campione.
Lo strato più a destra è l'output, che può essere, ad esempio, una decisione,
se l'immagine rappresenta o meno un cavallo.
Dopo aver fornito molti campioni alla rete neurale,
nei suoi strati interni essa imparerà a trovare un modo
per riconoscere classi diverse di input, come cavalli, persone o scuolabus.

Spanish: 
Yo soy Károly Zsolnai-Fehér, y esto es Two Minute Papers,
donde explico investigaciones asombrosas con palabras simples.
Antes que nada, estoy muy contento de ver que les gusta esta serie.
Además, gracias por compartirlo en las redes sociales,
y por favor, ¡Que siga así!
Este episodio va a ser sobre redes neuronales artificiales.
Explicaré rápidamente de qué se trata esta manía del aprendizaje profundo.
Este gráfico representa una red neuronal que se construye y simula en una computadora.
Es una aproximación muy tosca del cerebro humano.
La capa de la izquierda denota entradas, que pueden ser, por ejemplo, los píxeles de una imagen.
La capa más a la derecha es la salida, que puede ser, por ejemplo, una decisión
sobre si la imagen representa un caballo o no.
Después de haber dado muchas entradas a la red neuronal,
en sus capas ocultas, aprenderá a encontrar una manera
de reconocer diferentes clases de entradas, como caballos, personas o autobuses escolares.

English: 
What is really surprising is that it's quite faithful to the way the brain does represent objects on a lower level.
It has a very similar edge detector.
And, it also works for audio:
Here you can find the difference between the neurons in the hearing system of a cat,
versus a simulated neural network on the same audio signals.
I mean, come on, this is amazing!
What is the deep learning part of it all?
Well it means that our neural network has multiple hidden layers on top of each other.
The first layer for an image consists of edges,
and as we go up, a combination of edges gives us object parts.
A combination of object parts yield objects models, and so on.
This kind of hierarchy provides us very powerful capabilities.
For instance, in this traffic sign recognition contest,
the second place was taken by humans,
but what's more interesting, is that the first place was not taken by humans,
it was taken a by a neural network algorithm.

Italian: 
Ciò che è davvero sorprendente è che somiglia molto al modo nel quale il cervello rappresenta gli oggetti 
a basso livello.
Ha un rilevatore di bordi molto simile.
E funziona anche per l'audio:
Qui puoi trovare le differenza tra i neuroni nel sistema uditivo di un gatto
contro una rete neurale simulata
sugli stessi segnali audio.
Voglio dire, andiamo, è fantastico!
Qual'è la parte di apprendimento approfondito in tutto ciò?
Beh, sta nel fatto che la nostra rete neurale ha più strati nascosti uno sull'altro.
Il primo strato per un' immagine consiste in bordi,
e andando in più profondità, una combinazione di bordi ci dà parti di oggetti.
Una combinazione di parti di oggetti restituisce modelli di oggetto, e così via.
Questo tipo di gerarchia ci fornisce capacità davvero eccezionali.
Ad esempio, in questa gara di riconoscimenti di cartelli stradali,
il secondo posto è stato occupato da umani
ma ciò che è più interessante è che per la prima volta il primo posto non è stato occupato da umani
è stato occupato da un'algoritmo a rete neurale.

Spanish: 
Lo que es realmente sorprendente es que es bastante fiel a la forma en que el cerebro representa objetos a nivel inferior.
Tiene un detector de bordes muy similar.
Y, también funciona para audios
Aquí puedes ver la diferencia entre las neuronas en el sistema auditivo de un gato,
frente a una red neuronal simulada para las mismas señales de audio.
Quiero decir, vamos, ¡esto es increíble!
¿Cuál es la parte de aprendizaje profundo en todo esto?
Bueno, significa que nuestra red neuronal tiene múltiples capas ocultas, una encima de la otra.
La primera capa para una imagen consiste en bordes,
y a medida que avanzamos, una combinación de bordes nos da partes de objetos.
Una combinación de partes de objetos produce modelos de objetos, y así sucesivamente.
Este tipo de jerarquía nos provee de capacidades muy poderosas.
Por ejemplo, en este concurso de reconocimiento de señales de tráfico,
el segundo lugar lo obtuvieron humanos,
pero lo que es más interesante, es que el primer lugar no lo ganaron humanos
sino un algoritmo de redes neuronales.

Spanish: 
Piénsalo,
y si encuentras estos temas interesantes,
sientes que te gustaría escuchar acerca de los descubrimientos de investigación más nuevos
de una forma comprensible
por favor conviértase en un compañero erudito, y presione el botón Subscribe.
Y por ahora, gracias por mirar,
¡y nos vemos la próxima!

English: 
Think about that,
and if you find these topics interesting,
you feel you would like to hear about the newest research discoveries
in an understandable way,
please become a fellow scholar, and hit that subscribe button.
And for now, thanks for watching,
and I'll see you next time!

Italian: 
Pensateci,
e se trovate questi argomenti interessanti,
se sentite di volerne sapere di più riguardo alle più recenti scoperte della ricerca
in modo comprensibile,
per favore diventate Amici Studiosi premendo il tasto di iscrizione.
E per ora, grazie per la visione,
ci vediamo al prossimo video!
