15
Feb
能量视角下的GAN模型（二）：GAN＝“分析”＋“采样”
By 苏剑林 | 2019-02-15 | 123522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。
20
Nov
不用L约束又不会梯度消失的GAN，了解一下？
By 苏剑林 | 2018-11-20 | 163915位读者 | 引用不知道从什么时候开始，我发现我也掉到了GAN的大坑里边了，唉，争取早日能跳出来...
这篇博客介绍的是我最近提交到arxiv的一个关于GAN的新框架，里边主要介绍了一种对概率散度的新理解，并且基于这种理解推导出了一个新的GAN。整篇文章比较偏理论，对这个GAN的相关性质都做了完整的论证，自认为是一个理论完备的结果。
文章链接：https://papers.cool/arxiv/1811.07296
先摆结论：
1、论文提供了一种分析和构造概率散度的直接思路，从而简化了构建新GAN框架的过程。
2、推导出了一个称为GAN-QP的GAN框架$\eqref{eq:gan-gp-gd}$，这个GAN不需要像WGAN那样的L约束，又不会有SGAN的梯度消失问题，实验表明它至少有不逊色于、甚至优于WGAN的表现。
GAN-QP效果图
论文的实验最大做到了512x512的人脸生成（CelebA HQ），充分表明了模型的有效性（效果不算完美，但是模型特别简单）。有兴趣的朋友，欢迎继续阅读下去。
30
Jan
能量视角下的GAN模型（一）：GAN＝“挖坑”＋“跳坑”
By 苏剑林 | 2019-01-30 | 87560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。
22
Feb
巧断梯度：单个loss实现GAN模型
By 苏剑林 | 2019-02-22 | 42537位读者 | 引用我们知道普通的模型都是搭好架构，然后定义好loss，直接扔给优化器训练就行了。但是GAN不一样，一般来说它涉及有两个不同的loss，这两个loss需要交替优化。现在主流的方案是判别器和生成器都按照1:1的次数交替训练（各训练一次，必要时可以给两者设置不同的学习率，即TTUR），交替优化就意味我们需要传入两次数据（从内存传到显存）、执行两次前向传播和反向传播。
如果我们能把这两步合并起来，作为一步去优化，那么肯定能节省时间的，这也就是GAN的同步训练。
（注：本文不是介绍新的GAN，而是介绍GAN的新写法，这只是一道编程题，不是一道算法题～）
如果在TF中
26
Feb
非对抗式生成模型GLANN的简单介绍
By 苏剑林 | 2019-02-26 | 63594位读者 | 引用前段时间看到facebook发表了一个非对抗的生成模型GLANN（去年12月挂在arxiv上），号称用非对抗的方式也能生成1024的高清人脸，于是饶有兴致地阅读了一番，确实有点收获，但也有点失望。至于为啥失望，大家阅读下去就明白了。
原论文：《Non-Adversarial Image Synthesis with Generative Latent Nearest Neighbors》
机器之心介绍：《为什么让GAN一家独大？Facebook提出非对抗式生成方法GLANN》
效果图：
GLANN效果图
21
Mar
细水长flow之可逆ResNet：极致的暴力美学
By 苏剑林 | 2019-03-21 | 104245位读者 | 引用今天我们来介绍一个非常“暴力”的模型：可逆ResNet。
为什么一个模型可以可以用“暴力”来形容呢？当然是因为它确实非常暴力：它综合了很多数学技巧，活生生地（在一定约束下）把常规的ResNet模型搞成了可逆的！
标准ResNet与可逆ResNet对比图。可逆ResNet允许信息无损可逆流动，而标准ResNet在某处则存在“坍缩”现象。
模型出自《Invertible Residual Networks》，之前在机器之心也报导过。在这篇文章中，我们来简单欣赏一下它的原理和内容。
可逆模型的点滴
为什么要研究可逆ResNet模型？它有什么好处？以前没有人研究过吗？
可逆的好处
可逆意味着什么？
意味着它是信息无损的，意味着它或许可以用来做更好的分类网络，意味着可以直接用最大似然来做生成模型，而且得益于ResNet强大的能力，意味着它可能有着比之前的Glow模型更好的表现～总而言之，如果一个模型是可逆的，可逆的成本不高而且拟合能力强，那么它就有很广的用途（分类、密度估计和生成任务，等等）。
5
Dec
万能的seq2seq：基于seq2seq的阅读理解问答
By 苏剑林 | 2019-12-05 | 81671位读者 | 引用今天给bert4keras新增加了一个例子：阅读理解式问答（task_reading_comprehension_by_seq2seq.py），语料跟之前一样，都是用WebQA和SogouQA，最终的得分在0.77左右（单模型，没精调）。
用seq2seq做阅读理解的模型图示
方法简述
由于这次主要目的是给bert4keras增加demo，因此效率就不是主要关心的目标了。这次的目标主要是通用性和易用性，所以用了最万能的方案——seq2seq来实现做阅读理解。
用seq2seq做的话，基本不用怎么关心模型设计，只要把篇章和问题拼接起来，然后预测答案就行了。此外，seq2seq的方案还自然地包括了判断篇章有无答案的方法，以及自然地导出一种多篇章投票的思路。总而言之，不考虑效率的话，seq2seq做阅读理解是一种相当优雅的方案。
这次实现seq2seq还是用UNILM的方案，如果还不了解的读者，可以先阅读《从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask》了解相应内容。
6
Nov
Keras：Tensorflow的黄金标准
By 苏剑林 | 2019-11-06 | 72106位读者 | 引用这两周投入了比较多的精力去做bert4keras的开发，除了一些API的规范化工作外，其余的主要工作量是构建预训练部分的代码。在昨天，预训练代码基本构建完毕，并同时在TPU/多GPU环境下测试通过，从而有志（有算力）改进预训练模型的同学多了一个选择。——这可能是目前最为清晰易懂的bert及其预训练代码。
预训练代码链接： https://github.com/bojone/bert4keras/tree/master/pretraining
经过这两周的开发（填坑），笔者的最大感想就是：Keras已经成为了tensorflow的黄金标准了。只要你的代码按照Keras的标准规范写，那可以轻松迁移到tf.keras中去，继而可以非常轻松地在TPU或多GPU环境下训练，真正的几乎是一劳永逸。相反，如果你的写法过于灵活，包括像笔者之前介绍的很多“移花接木”式的Keras技巧，就可能会有不少问题，甚至可能出现的一种情况是：就算你已经在多GPU上跑通了，在TPU上你也死活调不通。
Keras和Tensorflow
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