科学空间|Scientific Spaces

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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这是一篇“散文”，我们来谈一下有着千丝万缕联系的三个东西：变分自编码器、信息瓶颈、正态分布。

众所周知，变分自编码器是一个很经典的生成模型，但实际上它有着超越生成模型的含义；而对于信息瓶颈，大家也许相对陌生一些，然而事实上信息瓶颈在去年也热闹了一阵子；至于正态分布，那就不用说了，它几乎跟所有机器学习领域都有或多或少的联系。

那么，当它们三个碰撞在一块时，又有什么样的故事可说呢？它们跟“遗忘”又有什么关系呢？

变分自编码器

在本博客你可以搜索到若干几篇介绍VAE的文章。下面简单回顾一下。

理论形式回顾

简单来说，VAE的优化目标是：
\begin{equation}KL(\tilde{p}(x)p(z|x)\Vert q(z)q(x|z))=\iint \tilde{p}(x)p(z|x)\log \frac{\tilde{p}(x)p(z|x)}{q(x|z)q(z)} dzdx\end{equation}
其中$q(z)$是标准正态分布，$p(z|x),q(x|z)$是条件正态分布，分别对应编码器、解码器。具体细节可以参考《变分自编码器（二）：从贝叶斯观点出发》。

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最近把优化算法跟动力学结合起来思考得越来越起劲了，这是优化算法与动力学系列的第三篇，我有预感还会有第4篇，敬请期待～

简单来个剧情回顾：第一篇中我们指出了其实SGD相当于常微分方程（ODE）的数值解法：欧拉法；第二篇我们还是数值解法的误差分析的角度，分析了为什么可以通过梯度来调节学习率，因此也就解释了RMSprop、Adam等算法中，用梯度调节学习率的原理。

本文将给出一个更统一的观点来看待这两个事情，并且试图回答一个更本质的问题：为什么是梯度下降？

（注：本文的讨论没有涉及到动量加速部分。）

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继续“让Keras更酷一些！”系列，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)

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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：分层设置学习率和灵活操作梯度。

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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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

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去年 Data Fountain 曾举办了一个“电力专业领域词汇挖掘”的比赛，该比赛有意思的地方在于它是一个“无监督”的比赛，也就是说它考验的是从大量的语料中无监督挖掘专业词汇的能力。

这个显然确实是工业界比较有价值的一个能力，又想着我之前也在无监督新词发现中做过一定的研究，加之“无监督比赛”的新颖性，所以当时毫不犹豫地参加了，然而最终排名并不靠前～

不管怎样，还是分享一下我自己的做法，这是一个真正意义上的无监督做法，也许会对部分读者有些参考价值。

基准对比

首先，新词发现部分，用到了我自己写的库nlp zero，基本思路是先分别对“比赛所给语料”、“自己爬的一部分百科百科语料”做新词发现，然后两者进行对比，就能找到一批“比赛所给语料”的特征词。

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事实上，除了写博客内容，在这几年里，笔者是花了相当一部分时间来做科学空间的“表面功夫”，为此还专门学了一点php、css和js。虽然不敢说精益求精，但总体来说网站的浏览体验应该比前几年要好得多。

考虑到有些读者可能需要的功能，但一时半会未必能留意到，遂来整理一些站内技巧。

文章篇

什么环境阅读文章最佳？

两年前科学空间就已经加入了响应式设计，自动适应不同分辨率的屏幕。因此，不管哪个分辨率的环境应该都能看清文字内容，唯一的问题是，在小屏幕手机下公式可能会显示不全或者错位。为了较好地阅读公式，最好在7寸以上的屏幕上阅读。如果一定要用小屏幕的手机，可以考虑横屏阅读。

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