14 Jan

基于CNN和序列标注的对联机器人

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。

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15 Feb

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Bengio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。

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7 Nov

WGAN-div:一个默默无闻的WGAN填坑者

今天我们来谈一下Wasserstein散度,简称“W散度”。注意,这跟Wasserstein距离(Wasserstein distance,简称“W距离”,又叫Wasserstein度量、Wasserstein metric)是不同的两个东西。

本文源于论文《Wasserstein Divergence for GANs》,论文中提出了称为WGAN-div的GAN训练方案。这是一篇我很是欣赏却默默无闻的paper,我只是找文献时偶然碰到了它。不管英文还是中文界,它似乎都没有流行起来,但是我感觉它是一个相当漂亮的结果。

WGAN-div的部分样本(2w iter)

WGAN-div的部分样本(2w iter)

如果读者需要入门一下WGAN的相关知识,不妨请阅读拙作《互怼的艺术:从零直达WGAN-GP》

WGAN

我们知道原始的GAN(SGAN)会有可能存在梯度消失的问题,因此WGAN横空出世了。

W距离

WGAN引入了最优传输里边的W距离来度量两个分布的距离:
\begin{equation}W_c[\tilde{p}(x), q(x)] = \inf_{\gamma\in \Pi(\tilde{p}(x), q(x))} \mathbb{E}_{(x,y)\sim \gamma}[c(x,y)] \end{equation}
这里的$\tilde{p}(x)$是真实样本的分布,$q(x)$是伪造分布,$c(x,y)$是传输成本,论文中用的是$c(x,y)=\Vert x-y\Vert$;而$\gamma\in \Pi(\tilde{p}(x), q(x))$的意思是说:$\gamma$是任意关于$x, y$的二元分布,其边缘分布则为$\tilde{p}(x)$和$q(y)$。直观来看,$\gamma$描述了一个运输方案,而$c(x,y)$则是运输成本,$W_c[\tilde{p}(x), q(x)]$就是说要找到成本最低的那个运输方案所对应的成本作为分布度量。

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2 Dec

从第一篇看下来到这里,我们知道所谓“最小熵原理”就是致力于降低学习成本,试图用最小的成本完成同样的事情。所以整个系列就是一个“偷懒攻略”。那偷懒的秘诀是什么呢?答案是“套路”,所以本系列又称为“套路宝典”。

本篇我们介绍图书馆里边的套路。

先抛出一个问题:词向量出现在什么时候?是2013年Mikolov的Word2Vec?还是是2003年Bengio大神的神经语言模型?都不是,其实词向量可以追溯到千年以前,在那古老的图书馆中...

图书馆一角(图片来源于百度搜索)

图书馆一角(图片来源于百度搜索)

走进图书馆

图书馆里有词向量?还是千年以前?在哪本书?我去借来看看。

放书的套路

其实不是哪本书,而是放书的套路。

很明显,图书馆中书的摆放是有“套路”的:它们不是随机摆放的,而是分门别类地放置的,比如数学类放一个区,文学类放一个区,计算机类也放一个区;同一个类也有很多子类,比如数学类中,数学分析放一个子区,代数放一个子区,几何放一个子区,等等。读者是否思考过,为什么要这么分类放置?分类放置有什么好处?跟最小熵又有什么关系?

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30 Jan

“看那挖坑的人,有啥不一样~”

“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。

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20 Jan

从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN

推土机哪家强?成本最低找Wasserstein

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~)

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6 Mar

O-GAN:简单修改,让GAN的判别器变成一个编码器!

本文来给大家分享一下笔者最近的一个工作:通过简单地修改原来的GAN模型,就可以让判别器变成一个编码器,从而让GAN同时具备生成能力和编码能力,并且几乎不会增加训练成本。这个新模型被称为O-GAN(正交GAN,即Orthogonal Generative Adversarial Network),因为它是基于对判别器的正交分解操作来完成的,是对判别器自由度的最充分利用。

FFHQ线性插值效果图

FFHQ线性插值效果图

Arxiv链接:https://papers.cool/arxiv/1903.01931

开源代码:https://github.com/bojone/o-gan

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10 Mar

高举“让Keras更酷一些!”大旗,让Keras无限可能~

今天我们会用Keras做到两件很重要的事情:分层设置学习率灵活操作梯度

首先是分层设置学习率,这个用途很明显,比如我们在fine tune已有模型的时候,有些时候我们会固定一些层,但有时候我们又不想固定它,而是想要它以比其他层更低的学习率去更新,这个需求就是分层设置学习率了。对于在Keras中分层设置学习率,网上也有一定的探讨,结论都是要通过重写优化器来实现。显然这种方法不论在实现上还是使用上都不友好。

然后是操作梯度。操作梯度一个最直接的例子是梯度裁剪,也就是把梯度控制在某个范围内,Keras内置了这个方法。但是Keras内置的是全局的梯度裁剪,假如我要给每个梯度设置不同的裁剪方式呢?甚至我有其他的操作梯度的思路,那要怎么实施呢?不会又是重写优化器吧?

本文就来为上述问题给出尽可能简单的解决方案。

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