9
Sep
重新写了之前的新词发现算法：更快更好的新词发现
By 苏剑林 | 2019-09-09 | 93800位读者 | 引用新词发现是NLP的基础任务之一，主要是希望通过无监督发掘一些语言特征（主要是统计特征），来判断一批语料中哪些字符片段可能是一个新词。本站也多次围绕“新词发现”这个话题写过文章，比如：
在这些文章之中，笔者觉得理论最漂亮的是《基于语言模型的无监督分词》，而作为新词发现算法来说综合性能比较好的应该是《更好的新词发现算法》，本文就是复现这篇文章的新词发现算法。
31
Oct
从去噪自编码器到生成模型
By 苏剑林 | 2019-10-31 | 105156位读者 | 引用在我看来，几大顶会之中，ICLR的论文通常是最有意思的，因为它们的选题和风格基本上都比较轻松活泼、天马行空，让人有脑洞大开之感。所以，ICLR 2020的投稿论文列表出来之后，我也抽时间粗略过了一下这些论文，确实发现了不少有意思的工作。
其中，我发现了两篇利用去噪自编码器的思想做生成模型的论文，分别是《Learning Generative Models using Denoising Density Estimators》和《Annealed Denoising Score Matching: Learning Energy-Based Models in High-Dimensional Spaces》。由于常规做生成模型的思路我基本都有所了解，所以这种“别具一格”的思路就引起了我的兴趣。细读之下，发现两者的出发点是一致的，但是具体做法又有所不同，最终的落脚点又是一样的，颇有“一题多解”的美妙，遂将这两篇论文放在一起，对比分析一翻。
fashion mnist、CelebA、cifar10上的生成效果
11
Oct
BN究竟起了什么作用？一个闭门造车的分析
By 苏剑林 | 2019-10-11 | 113062位读者 | 引用BN，也就是Batch Normalization，是当前深度学习模型（尤其是视觉相关模型）的一个相当重要的技巧，它能加速训练，甚至有一定的抗过拟合作用，还允许我们用更大的学习率，总的来说颇多好处（前提是你跑得起较大的batch size）。
那BN究竟是怎么起作用呢？早期的解释主要是基于概率分布的，大概意思是将每一层的输入分布都归一化到$\mathcal{N}(0,1)$上，减少了所谓的Internal Covariate Shift，从而稳定乃至加速了训练。这种解释看上去没什么毛病，但细思之下其实有问题的：不管哪一层的输入都不可能严格满足正态分布，从而单纯地将均值方差标准化无法实现标准分布$\mathcal{N}(0,1)$；其次，就算能做到$\mathcal{N}(0,1)$，这种诠释也无法进一步解释其他归一化手段（如Instance Normalization、Layer Normalization）起作用的原因。
在去年的论文《How Does Batch Normalization Help Optimization?》里边，作者明确地提出了上述质疑，否定了原来的一些观点，并提出了自己关于BN的新理解：他们认为BN主要作用是使得整个损失函数的landscape更为平滑，从而使得我们可以更平稳地进行训练。
本博文主要也是分享这篇论文的结论，但论述方法是笔者“闭门造车”地构思的。窃认为原论文的论述过于晦涩了，尤其是数学部分太不好理解，所以本文试图尽可能直观地表达同样观点。
（注：阅读本文之前，请确保你已经清楚知道BN是什么，本文不再重复介绍BN的概念和流程。）
16
Jan
从几何视角来理解模型参数的初始化策略
By 苏剑林 | 2020-01-16 | 90609位读者 | 引用对于复杂模型来说，参数的初始化显得尤为重要。糟糕的初始化，很多时候已经不单是模型效果变差的问题了，还更有可能是模型根本训练不动或者不收敛。在深度学习中常见的自适应初始化策略是Xavier初始化，它是从正态分布$\mathcal{N}\left(0,\frac{2}{fan_{in} + fan_{out}}\right)$中随机采样而构成的初始权重，其中$fan_{in}$是输入的维度而$fan_{out}$是输出的维度。其他初始化策略基本上也类似，只不过假设有所不同，导致最终形式略有差别。
标准的初始化策略的推导是基于概率统计的，大概的思路是假设输入数据的均值为0、方差为1，然后期望输出数据也保持均值为0、方差为1，然后推导出初始变换应该满足的均值和方差条件。这个过程理论上没啥问题，但在笔者看来依然不够直观，而且推导过程的假设有点多。本文则希望能从几何视角来理解模型的初始化方法，给出一个更直观的推导过程。
信手拈来的正交
前者时间笔者写了《n维空间下两个随机向量的夹角分布》，其中的一个推论是
推论1： 高维空间中的任意两个随机向量几乎都是垂直的。
29
Jan
抛开约束，增强模型：一行代码提升albert表现
By 苏剑林 | 2020-01-29 | 76699位读者 | 引用
24
Feb
CRF用过了，不妨再了解下更快的MEMM？
By 苏剑林 | 2020-02-24 | 46899位读者 | 引用HMM、MEMM、CRF被称为是三大经典概率图模型，在深度学习之前的机器学习时代，它们被广泛用于各种序列标注相关的任务中。一个有趣的现象是，到了深度学习时代，HMM和MEMM似乎都“没落”了，舞台上就只留下CRF。相信做NLP的读者朋友们就算没亲自做过也会听说过BiLSTM+CRF做中文分词、命名实体识别等任务，却几乎没有听说过BiLSTM+HMM、BiLSTM+MEMM的，这是为什么呢？
今天就让我们来学习一番MEMM，并且通过与CRF的对比，来让我们更深刻地理解概率图模型的思想与设计。
模型推导
MEMM全称Maximum Entropy Markov Model，中文名可译为“最大熵马尔可夫模型”。不得不说，这个名字可能会吓退80%的初学者：最大熵还没搞懂，马尔可夫也不认识，这两个合起来怕不是天书？而事实上，不管是MEMM还是CRF，它们的模型都远比它们的名字来得简单，它们的概念和设计都非常朴素自然，并不难理解。
1
Mar
对抗训练浅谈：意义、方法和思考（附Keras实现）
By 苏剑林 | 2020-03-01 | 219045位读者 | 引用当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟GAN相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本博客里以前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。
本文包括如下内容：
1、对抗样本、对抗训练等基本概念的介绍；
2、介绍基于快速梯度上升的对抗训练及其在NLP中的应用；
3、给出了对抗训练的Keras实现（一行代码调用）；
4、讨论了对抗训练与梯度惩罚的等价性；
5、基于梯度惩罚，给出了一种对抗训练的直观的几何理解。
9
Mar
Seq2Seq中Exposure Bias现象的浅析与对策
By 苏剑林 | 2020-03-09 | 93257位读者 | 引用前些天笔者写了《CRF用过了，不妨再了解下更快的MEMM？》，里边提到了MEMM的局部归一化和CRF的全局归一化的优劣。同时，笔者联想到了Seq2Seq模型，因为Seq2Seq模型的典型训练方案Teacher Forcing就是一个局部归一化模型，所以它也存在着局部归一化所带来的毛病——也就是我们经常说的“Exposure Bias”。带着这个想法，笔者继续思考了一翻，将最后的思考结果记录在此文。
经典的Seq2Seq模型图示
本文算是一篇进阶文章，适合对Seq2Seq模型已经有一定的了解、希望进一步提升模型的理解或表现的读者。关于Seq2Seq的入门文章，可以阅读旧作《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》和《从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask》。
本文的内容大致为：
1、Exposure Bias的成因分析及例子；
2、简单可行的缓解Exposure Bias问题的策略。
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