18
May
简明条件随机场CRF介绍（附带纯Keras实现）
By 苏剑林 | 2018-05-18 | 331543位读者 | 引用笔者去年曾写过博文《果壳中的条件随机场(CRF In A Nutshell)》，以一种比较粗糙的方式介绍了一下条件随机场（CRF）模型。然而那篇文章显然有很多不足的地方，比如介绍不够清晰，也不够完整，还没有实现，在这里我们重提这个模型，将相关内容补充完成。
本文是对CRF基本原理的一个简明的介绍。当然，“简明”是相对而言中，要想真的弄清楚CRF，免不了要提及一些公式，如果只关心调用的读者，可以直接移到文末。
图示
按照之前的思路，我们依旧来对比一下普通的逐帧softmax和CRF的异同。
逐帧softmax
CRF主要用于序列标注问题，可以简单理解为是给序列中的每一帧都进行分类，既然是分类，很自然想到将这个序列用CNN或者RNN进行编码后，接一个全连接层用softmax激活，如下图所示
逐帧softmax并没有直接考虑输出的上下文关联
23
Jun
貌离神合的RNN与ODE：花式RNN简介
By 苏剑林 | 2018-06-23 | 104274位读者 | 引用本来笔者已经决心不玩RNN了，但是在上个星期思考时忽然意识到RNN实际上对应了ODE（常微分方程）的数值解法，这为我一直以来想做的事情——用深度学习来解决一些纯数学问题——提供了思路。事实上这是一个颇为有趣和有用的结果，遂介绍一翻。顺便地，本文也涉及到了自己动手编写RNN的内容，所以本文也可以作为编写自定义的RNN层的一个简单教程。
注：本文并非前段时间的热点“神经ODE”的介绍（但有一定的联系）。
RNN基本
什么是RNN？
众所周知，RNN是“循环神经网络（Recurrent Neural Network）”，跟CNN不同，RNN可以说是一类模型的总称，而并非单个模型。简单来讲，只要是输入向量序列$(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{x}_2,\dots,\boldsymbol{x}_T)$，输出另外一个向量序列$(\boldsymbol{y}_1,\boldsymbol{y}_2,\dots,\boldsymbol{y}_T)$，并且满足如下递归关系
$$\boldsymbol{y}_t=f(\boldsymbol{y}_{t-1}, \boldsymbol{x}_t, t)\tag{1}$$
的模型，都可以称为RNN。也正因为如此，原始的朴素RNN，还有改进的如GRU、LSTM、SRU等模型，我们都称为RNN，因为它们都可以作为上式的一个特例。还有一些看上去与RNN没关的内容，比如前不久介绍的CRF的分母的计算，实际上也是一个简单的RNN。
说白了，RNN其实就是递归计算。
29
Jul
基于GRU和AM-Softmax的句子相似度模型
By 苏剑林 | 2018-07-29 | 337050位读者 | 引用搞计算机视觉的朋友会知道，AM-Softmax是人脸识别中的成果。所以这篇文章就是借鉴人脸识别的做法来做句子相似度模型，顺便介绍在Keras下各种margin loss的写法。
背景
细想之下会发现，句子相似度与人脸识别有很多的相似之处～
已有的做法
在我搜索到的资料中，深度学习做句子相似度模型，就只有两种做法：一是输入一对句子，然后输出一个0/1标签代表相似程度，也就是视为一个二分类问题，比如《Learning Text Similarity with Siamese Recurrent Networks》中的模型是这样的
将句子相似度视为二分类模型
包括今年拍拍贷的“魔镜杯”，也是这种格式。另外一种做法是输入一个三元组“（句子A，跟A相似的句子，跟A不相似的句子）”，然后用triplet loss的做法解决，比如文章《Applying Deep Learning To Answer Selection: A Study And An Open Task》中的做法。
这两种做法其实也可以看成是一种，本质上是一样的，只不过loss和训练方法有所差别。但是，这两种方法却都有一个很严重的问题：负样本采样严重不足，导致效果提升非常慢。
7
Jul
从SamplePairing到mixup：神奇的正则项
By 苏剑林 | 2018-07-07 | 80459位读者 | 引用SamplePairing和mixup是两种一脉相承的图像数据扩增手段，它们看起来很不合理，而操作则非常简单，但结果却非常漂亮：在多个图像分类任务中都表明它们能提高最终分类模型的精度。
某些读者会困惑于一个问题：为什么如此不合理的数据扩增手段，能得到如此好的效果？而本文则要表明，它们看起来是一种数据扩增方法，事实上它们是对模型的一种正则化方案。正如周星驰的电影《国产凌凌漆》的一句经典台词：
表面上看这是一个吹风机，其实它是一个刮胡刀。
数据扩增
让我们从数据扩增说起。数据扩增是指我们在对原始数据做一些简单的变换后，它们对应的类别往往不会变化，所以我们可以在原来数据的基础上，“造”出更多的数据来。比如一幅小狗的照片，将它水平翻转、轻微的旋转、裁剪、平移等操作后，我们认为它的类别没有变化，它还是原来的那只狗。这样一来，从一个样本我们可以衍生出好几个样本，从而增加了训练样本量。
狗
旋转的狗
6
Aug
“让Keras更酷一些！”：精巧的层与花式的回调
By 苏剑林 | 2018-08-06 | 169917位读者 | 引用Keras伴我走来
回想起进入机器学习领域的这两三年来，Keras是一直陪伴在笔者的身边。要不是当初刚掉进这个坑时碰到了Keras这个这么易用的框架，能快速实现我的想法，我也不确定我是否能有毅力坚持下来，毕竟当初是theano、pylearn、caffe、torch等的天下，哪怕在今天它们对我来说仍然像天书一般。
后来为了拓展视野，我也去学习了一段时间的tensorflow，用纯tensorflow写过若干程序，但不管怎样，仍然无法割舍Keras。随着对Keras的了解的深入，尤其是花了一点时间研究过Keras的源码后，我发现Keras并没有大家诟病的那样“欠缺灵活性”。事实上，Keras那精巧的封装，可以让我们轻松实现很多复杂的功能。我越来越感觉，Keras像是一件非常精美的艺术品，充分体现了Keras的开发者们深厚的创作功力。
本文介绍Keras中自定义模型的一些内容，相对而言，这属于Keras进阶的内容，刚入门的朋友请暂时忽略。
层的自定义
这里介绍Keras中自定义层及其一些运用技巧，在这之中我们可以看到Keras层的精巧之处。
26
Aug
细水长flow之RealNVP与Glow：流模型的传承与升华
By 苏剑林 | 2018-08-26 | 312950位读者 | 引用话在开头
上一篇文章《细水长flow之NICE：流模型的基本概念与实现》中，我们介绍了flow模型中的一个开山之作：NICE模型。从NICE模型中，我们能知道flow模型的基本概念和基本思想，最后笔者还给出了Keras中的NICE实现。
本文我们来关心NICE的升级版：RealNVP和Glow。
精巧的flow
不得不说，flow模型是一个在设计上非常精巧的模型。总的来看，flow就是想办法得到一个encoder将输入$\boldsymbol{x}$编码为隐变量$\boldsymbol{z}$，并且使得$\boldsymbol{z}$服从标准正态分布。得益于flow模型的精巧设计，这个encoder是可逆的，从而我们可以立马从encoder写出相应的decoder（生成器）出来，因此，只要encoder训练完成，我们就能同时得到decoder，完成生成模型的构建。
为了完成这个构思，不仅仅要使得模型可逆，还要使得对应的雅可比行列式容易计算，为此，NICE提出了加性耦合层，通过多个加性耦合层的堆叠，使得模型既具有强大的拟合能力，又具有单位雅可比行列式。就这样，一种不同于VAE和GAN的生成模型——flow模型就这样出来了，它通过巧妙的构造，让我们能直接去拟合概率分布本身。
1
Sep
玩转Keras之seq2seq自动生成标题
By 苏剑林 | 2018-09-01 | 368303位读者 | 引用话说自称搞了这么久的NLP，我都还没有真正跑过NLP与深度学习结合的经典之作——seq2seq。这两天兴致来了，决定学习并实践一番seq2seq，当然最后少不了Keras实现了。
seq2seq可以做的事情非常多，我这挑选的是比较简单的根据文章内容生成标题（中文），也可以理解为自动摘要的一种。选择这个任务主要是因为“文章-标题”这样的语料对比较好找，能快速实验一下。
seq2seq简介
所谓seq2seq，就是指一般的序列到序列的转换任务，比如机器翻译、自动文摘等等，这种任务的特点是输入序列和输出序列是不对齐的，如果对齐的话，那么我们称之为序列标注，这就比seq2seq简单很多了。所以尽管序列标注任务也可以理解为序列到序列的转换，但我们在谈到seq2seq时，一般不包含序列标注。
要自己实现seq2seq，关键是搞懂seq2seq的原理和架构，一旦弄清楚了，其实不管哪个框架实现起来都不复杂。早期有一个第三方实现的Keras的seq2seq库，现在作者也已经放弃更新了，也许就是觉得这么简单的事情没必要再建一个库了吧。可以参考的资料还有去年Keras官方博客中写的《A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras》。
8
Sep
“让Keras更酷一些！”：小众的自定义优化器
By 苏剑林 | 2018-09-08 | 87553位读者 | 引用沿着之前的《“让Keras更酷一些！”：精巧的层与花式的回调》写下去～
今天我们来看一个小众需求：自定义优化器。
细想之下，不管用什么框架，自定义优化器这个需求可谓真的是小众中的小众。一般而言，对于大多数任务我们都可以无脑地直接上Adam，而调参炼丹高手一般会用SGD来调出更好的效果，换言之不管是高手新手，都很少会有自定义优化器的需求。
那这篇文章还有什么价值呢？有些场景下会有一点点作用。比如通过学习Keras中的优化器写法，你可以对梯度下降等算法有进一步的认识，你还可以顺带看到Keras的源码是多么简洁优雅。此外，有时候我们可以通过自定义优化器来实现自己的一些功能，比如给一些简单的模型（例如Word2Vec）重写优化器（直接写死梯度，而不是用自动求导），可以使得算法更快；自定义优化器还可以实现诸如“软batch”的功能。
Keras优化器
我们首先来看Keras中自带优化器的代码，位于：
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/optimizers.py
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