21 Mar

细水长flow之可逆ResNet:极致的暴力美学

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。

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)。

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26 Feb

非对抗式生成模型GLANN的简单介绍

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

GLANN效果图

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15 Feb

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Benjio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。

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30 Jan

“看那挖坑的人,有啥不一样~”

“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。

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27 Nov

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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20 Nov

不用L约束又不会梯度消失的GAN,了解一下?

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://arxiv.org/abs/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

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。

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22 Oct

RSGAN:对抗模型中的“图灵测试”思想

这两天无意间发现一个非常有意义的工作,称为“相对GAN”,简称RSGAN,来自文章《The relativistic discriminator: a key element missing from standard GAN》,据说该文章还得到了GAN创始人Goodfellow的点赞。这篇文章提出了用相对的判别器来取代标准GAN原有的判别器,使得生成器的收敛更为迅速,训练更为稳定。

可惜的是,这篇文章仅仅从训练和实验角度对结果进行了论述,并没有进行更深入的分析,以至于不少人觉得这只是GAN训练的一个trick。但是在笔者来看,RSGAN具有更为深刻的含义,甚至可以看成它已经开创了一个新的GAN流派。所以,笔者决定对RSGAN模型及其背后的内涵做一个基本的介绍。不过需要指出的是,除了结果一样之外,本文的介绍过程跟原论文相比几乎没有重合之处。

“图灵测试”思想

SGAN

SGAN就是标准的GAN(Standard GAN)。就算没有做过GAN研究的读者,相信也从各种渠道了解到GAN的大概原理:“造假者”不断地进行造假,试图愚弄“鉴别者”;“鉴别者”不断提高鉴别技术,以分辨出真品和赝品。两者相互竞争,共同进步,直到“鉴别者”无法分辨出真、赝品了,“造假者”就功成身退了。

在建模时,通过交替训练实现这个过程:固定生成器,训练一个判别器(二分类模型),将真实样本输出1,将伪造样本输出0;然后固定判别器,训练生成器让伪造样本尽可能输出1,后面这一步不需要真实样本参与。

问题所在

然而,这个建模过程似乎对判别器的要求过于苛刻了,因为判别器是孤立运作的:训练生成器时,真实样本没有参与,所以判别器必须把关于真实样本的所有属性记住,这样才能指导生成器生成更真实的样本。

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26 Aug

细水长flow之RealNVP与Glow:流模型的传承与升华

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。

Glow模型的采样演示:

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。

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