2
Dec
最小熵原理（四）：“物以类聚”之从图书馆到词向量
By 苏剑林 | 2018-12-02 | 96251位读者 | 引用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）
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？
8
Jan
从动力学角度看优化算法（三）：一个更整体的视角
By 苏剑林 | 2019-01-08 | 60420位读者 | 引用
30
Jan
能量视角下的GAN模型（一）：GAN＝“挖坑”＋“跳坑”
By 苏剑林 | 2019-01-30 | 98145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。
6
Mar
O-GAN：简单修改，让GAN的判别器变成一个编码器！
By 苏剑林 | 2019-03-06 | 253862位读者 | 引用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
1
Mar
构造一个显式的、总是可逆的矩阵
By 苏剑林 | 2019-03-01 | 43743位读者 | 引用从《恒等式 det(exp(A)) = exp(Tr(A)) 赏析》一文我们得到矩阵$\exp(\boldsymbol{A})$总是可逆的，它的逆就是$\exp(-\boldsymbol{A})$。问题是$\exp(\boldsymbol{A})$只是一个理论定义，单纯这样写没有什么价值，因为它要把每个$\boldsymbol{A}^n$都算出来。
有没有什么具体的例子呢？有，本文来构造一个显式的、总是可逆的矩阵。
其实思路非常简单，假设$\boldsymbol{x},\boldsymbol{y}$是两个$k$维列向量，那么$\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}$就是一个$k\times k$的矩阵，我们就来考虑
\begin{equation}\begin{aligned}\exp\left(\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}\right)=&\sum_{n=0}^{\infty}\frac{\left(\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}\right)^n}{n!}\\
=&\boldsymbol{I}+\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}+\frac{\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}}{2}+\frac{\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}\boldsymbol{x}\boldsymbol{y}^{\top}}{6}+\dots\end{aligned}\end{equation}
22
Feb
巧断梯度：单个loss实现GAN模型
By 苏剑林 | 2019-02-22 | 46572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
10
Apr
分享一次专业领域词汇的无监督挖掘
By 苏剑林 | 2019-04-10 | 86371位读者 | 引用去年 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。
26
Feb
非对抗式生成模型GLANN的简单介绍
By 苏剑林 | 2019-02-26 | 69641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
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