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15
Feb
能量视角下的GAN模型（二）：GAN＝“分析”＋“采样”
By 苏剑林 | 2019-02-15 | 330位读者 | 引用在这个系列中，我们尝试从能量的视角理解GAN。我们会发现这个视角如此美妙和直观，甚至让人拍案叫绝。
上一篇文章里，我们给出了一个直白而用力的能量图景，这个图景可以让我们轻松理解GAN的很多内容，换句话说，通俗的解释已经能让我们完成大部分的理解了，并且把最终的结论都已经写了出来。在这篇文章中，我们继续从能量的视角理解GAN，这一次，我们争取把前面简单直白的描述，用相对严密的数学语言推导一遍。
跟第一篇文章一样，对于笔者来说，这个推导过程依然直接受启发于Benjio团队的新作《Maximum Entropy Generators for Energy-Based Models》。
原作者的开源实现：https://github.com/ritheshkumar95/energy_based_generative_models
本文的大致内容如下：
1、推导了能量分布下的正负相对抗的更新公式；
2、比较了理论分析与实验采样的区别，而将两者结合便得到了GAN框架；
3、导出了生成器的补充loss，理论上可以防止mode collapse；
4、简单提及了基于能量函数的MCMC采样。
30
Jan
能量视角下的GAN模型（一）：GAN＝“挖坑”＋“跳坑”
By 苏剑林 | 2019-01-30 | 1319位读者 | 引用
“看那挖坑的人，有啥不一样～”
在这个系列中，我们尝试从能量的视角理解GAN。我们会发现这个视角如此美妙和直观，甚至让人拍案叫绝。
本视角直接受启发于Benjio团队的新作《Maximum Entropy Generators for Energy-Based Models》，这篇文章前几天出现在arxiv上。当然，能量模型与GAN的联系由来已久，并不是这篇文章的独创，只不过这篇文章做得仔细和完善一些。另外本文还补充了自己的一些理解和思考上去，力求更为易懂和完整。
作为第一篇文章，我们先来给出一个直白的类比推导：GAN实际上就是一场前仆后继（前挖后跳？）的“挖坑”与“跳坑”之旅～
总的来说，本文的大致内容如下：
1、给出了GAN/WGAN的清晰直观的能量图像；
2、讨论了判别器（能量函数）的训练情况和策略；
3、指出了梯度惩罚一个非常漂亮而直观的能量解释；
4、讨论了GAN中优化器的选择问题。
27
Jan
让Keras更酷一些！Keras模型杂谈（二）
By 苏剑林 | 2019-01-27 | 1627位读者 | 引用沿着之前的《让Keras更酷一些！Keras模型杂谈》，让Keras来得更有趣些吧～
这次围绕着Keras的loss、metric、权重和进度条进行展开。
可以不要输出
一般我们用Keras定义一个模型，是这样子的：
x_in = Input(shape=(784,))
x = x_in
x = Dense(100, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(x_in, x)
model.compile(loss='categorical_crossentropy ',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
20
Jan
从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN
By 苏剑林 | 2019-01-20 | 1840位读者 | 引用
推土机哪家强？成本最低找Wasserstein
2017年的时候笔者曾写过博文《互怼的艺术：从零直达WGAN-GP》，从一个相对通俗的角度来介绍了WGAN，在那篇文章中，WGAN更像是一个天马行空的结果，而实际上跟Wasserstein距离没有多大关系。
在本篇文章中，我们再从更数学化的视角来讨论一下WGAN。当然，本文并不是纯粹地讨论GAN，而主要侧重于Wasserstein距离及其对偶理论的理解。本文受启发于著名的国外博文《Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality》，内容跟它大体上相同，但是删除了一些冗余的部分，对不够充分或者含糊不清的地方作了补充。不管怎样，在此先对前辈及前辈的文章表示致敬。
（注：完整理解本文，应该需要多元微积分、概率论以及线性代数等基础知识。还有，本文确实长，数学公式确实多，但是，真的不复杂、不难懂，大家不要看到公式就吓怕了～）
14
Jan
基于CNN和序列标注的对联机器人
By 苏剑林 | 2019-01-14 | 2751位读者 | 引用缘起
前几天在量子位公众号上看到了《这个脑洞清奇的对联AI，大家都玩疯了》一文，觉得挺有意思，难得的是作者还整理并公开了数据集，所以决定自己尝试一下。
动手
“对对联”，我们可以看成是一个句子生成任务，可以用seq2seq完成，跟笔者之前写的《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》一样，稍微修改一下输入即可。上面提到的文章所用的方法也是seq2seq，可见这算是标准做法了。
8
Jan
从动力学角度看优化算法（三）：一个更整体的视角
By 苏剑林 | 2019-01-08 | 2590位读者 | 引用
26
Dec
【学习清单】最近比较重要的GAN进展论文
By 苏剑林 | 2018-12-26 | 5383位读者 | 引用这篇文章简单列举一下我认为最近这段时间中比较重要的GAN进展论文，这基本也是我在学习GAN的过程中主要去研究的论文清单。
生成模型之味
GAN是一个大坑，尤其像我这样的业余玩家，一头扎进去很久也很难有什么产出，尤其是各个大公司拼算力搞出来一个个大模型，个人几乎都没法玩了。但我总觉得，真的去碰了生成模型，才觉得自己碰到了真正的机器学习。这一点，不管在图像中还是文本中都是如此。所以，我还是愿意去关注生成模型。
当然，GAN不是生成模型的唯一选择，却是一个非常有趣的选择。在图像中至少有GAN、flow、pixelrnn/pixelcnn这几种选择，但要说潜力，我还是觉得GAN才是最具前景的，不单是因为效果，主要是因为它那对抗的思想。而在文本中，事实上seq2seq机制就是一个概率生成模型了，而pixelrnn这类模型，实际上就是模仿着seq2seq来做的，当然也有用GAN做文本生成的研究（不过基本上都涉及到了强化学习）。也就是说，其实在NLP中，生成模型也有很多成果，哪怕你主要是研究NLP的，也终将碰到生成模型。
好了，话不多说，还是赶紧把清单列一列，供大家参考，也作为自己的备忘。
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