科学空间|Scientific Spaces

这几天读到论文《Exploring and Exploiting Hubness Priors for High-Quality GAN Latent Sampling》，了解到了一个新的名词“Hubness现象”，说的是高维空间中的一种聚集效应，本质上是“维度灾难”的体现之一。论文借助Hubness的概念得到了一个提升GAN模型生成质量的方案，看起来还蛮有意思。所以笔者就顺便去学习了一下Hubness现象的相关内容，记录在此，供大家参考。

坍缩的球

“维度灾难”是一个很宽泛的概念，所有在高维空间中与相应的二维、三维空间版本出入很大的结论，都可以称之为“维度灾难”，比如《n维空间下两个随机向量的夹角分布》中介绍的“高维空间中任何两个向量几乎都是垂直的”。其中，有不少维度灾难现象有着同一个源头——“高维空间单位球与其外切正方体的体积之比逐渐坍缩至0”，包括本文的主题“Hubness现象”亦是如此。

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在上一篇文章《Transformer升级之路：13、逆用Leaky ReRoPE》中，笔者尝试通过在训练阶段逆用Leaky ReRoPE的思路，使得推理阶段的位置编码变为正常的RoPE，从而在达到长度外推的同时解决ReRoPE推理变慢的缺点。遗憾的是，从实验结果来看，“Leaky ReRoPE → RoPE”的效果并不如“RoPE → ReRoPE/Leaky ReRoPE”，因此这个问题尚未完全解决。

此时，笔者想到此前在《Transformer升级之路：9、一种全局长度外推的新思路》提出的HWFA本身就具有一定的长度外推能力，如果跟ReRoPE“强强联合”，是否会有更好的效果？更关键是，HWFA的加入可以大幅度降低推理成本，从而弥补ReRoPE的不足！

温故

首先，“例行公事”地回顾一下HWFA。HWFA（Hybird Window-Full Attention）并非一个具体的模型，而是一种Attention的组合方式，能够在基本保持效果不变的前提下，增强Attention模型的长度外推能力，同时还能降低训练和推理成本。

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盘点主流的图像扩散模型作品，我们会发现一个特点：当前多数做高分辨率图像生成（下面简称“大图生成”）的工作，都是先通过Encoder变换到Latent空间进行的（即LDM，Latent Diffusion Model），直接在原始Pixel空间训练的扩散模型，大多数分辨率都不超过64*64，而恰好，LDM通过AutoEncoder变换后的Latent，大小通常也不超过64*64。这就自然引出了一系列问题：扩散模型是不是对于高分辨率生成存在固有困难？能否在Pixel空间直接生成高分辨率图像？

论文《Simple diffusion: End-to-end diffusion for high resolution images》尝试回答了这个问题，它通过“信噪比”分析了大图生成的困难，并以此来优化noise schdule，同时提出只需在最低分辨率feature上对架构进行scale up、多尺度Loss等技巧来保证训练效率和效果，这些改动使得原论文成功在Pixel空间上训练了分辨率高达1024*1024的图像扩散模型。

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在《低秩近似之路（二）：SVD》中，我们证明了SVD可以给出任意矩阵的最优低秩近似。那里的最优近似是无约束的，也就是说SVD给出的结果只管误差上的最小，不在乎矩阵的具体结构，而在很多应用场景中，出于可解释性或者非线性处理等需求，我们往往希望得到具有某些特殊结构的近似分解。

因此，从这篇文章开始，我们将探究一些具有特定结构的低秩近似，而本文将聚焦于其中的CR近似（Column-Row Approximation），它提供了加速矩阵乘法运算的一种简单方案。

问题背景

矩阵的最优$r$秩近似的一般提法是
\begin{equation}\mathop{\text{argmin}}_{\text{rank}(\tilde{\boldsymbol{M}})\leq r}\Vert \tilde{\boldsymbol{M}} - \boldsymbol{M}\Vert_F^2\label{eq:loss-m2}\end{equation}

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这篇文章的主角是ID（Interpolative Decomposition），中文可以称之为“插值分解”，它同样可以理解为是一种具有特定结构的低秩分解，其中的一侧是该矩阵的若干列（当然如果你偏好于行，那么选择行也没什么问题），换句话说，ID试图从一个矩阵中找出若干关键列作为“骨架”（通常也称作“草图”）来逼近原始矩阵。

可能很多读者都未曾听说过ID，即便维基百科也只有几句语焉不详的介绍（链接），但事实上，ID跟SVD一样早已内置在SciPy之中（参考scipy.linalg.interpolative），这侧面印证了ID的实用价值。

基本定义

前三篇文章我们分别介绍了伪逆、SVD、CR近似，它们都可以视为寻找特定结构的低秩近似：
\begin{equation}\mathop{\text{argmin}}_{\text{rank}(\tilde{\boldsymbol{M}})\leq r}\Vert \tilde{\boldsymbol{M}} - \boldsymbol{M}\Vert_F^2\end{equation}

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科学空间是使用typecho程序搭建的博客，侧边栏提供了搜索功能，然而typecho内置搜索功能仅仅是基于字符串的全匹配查找，因此导致很多合理的查询都没法得到结果，比如“2018天象”、“新词算法”都没法给出结果，原因就是文章中都不包含这些字符串。

于是就萌生了加强搜索功能的想法，之前也有读者建议过这个事情。这两天搜索了一下，本来计划用Python下的Whoosh库来建立一个全文检索引擎，但感觉整合和后期维护的工作量太大，还是放弃了。后来想到在typecho自身的搜索上加强，在公司同事（大佬）的帮助下，完成了这个改进。

由于是直接修改typecho源文件实现的改进，因此如果typecho升级后就可能被覆盖，因此在这里做个备忘。

探索

通过在Github检索我发现，typecho的搜索功能是在var/Widget/Archive.php中实现的，具体代码大概在1185～1192行：

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为何正17边形能够用尺规作出来？要如何作？先别急，请看下面的解释：

一个正质数多边形可以用标尺作图的充分和必要条件是，该多边形的边数必定是一个费马质数。换句话说，只有正三边形、正五边形、正十七边形、正257边形和正63357边形可以用尺规作出来，其它的正质数多边形就不可以了。（除非我们再发现另一个费马质数。）

正17边形的尺规作法是高斯在1796年得出的，他也因此决心要成为数学家。关于费马质数，是指形如$2^{2^n}+1$的质数，一开始费马认为对于所有的n，这种形式的数都是质数。可是这似乎是上天的玩笑，目前只发现了当n=0,1,2,3,4的时候$2^{2^n}+1$是质数，其余都是合数。

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这是一封强悍的“数学情书”，里面的内容可谓“铁证如山”，大家不妨看一下，人士下这个强悍的“才子”。略作修改，纯属恶搞。

术子：
还生我的气吗？

我总是喜欢叫你术子，知道为什么吗？因为你的名字和我最喜欢的数学有一个字发音相同，而且在小学的时候，数学就叫做算术。

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