3 Sep

开学啦!咱们来做完形填空~(讯飞杯)

前言

从今年开始,CCL会议将计划同步举办评测活动。笔者这段时间在一创业公司实习,公司也报名参加这个评测,最后实现上就落在我这里,今年的评测任务是阅读理解,名曰《第一届“讯飞杯”中文机器阅读理解评测》。虽说是阅读理解,但事实上任务比较简单,是属于完形填空类型的,即一段材料中挖了一个空,从上下文中选一个词来填入这个空中。最后我们的模型是单系统排名第6,验证集准确率为73.55%,测试集准确率为75.77%,大家可以在这里观摩排行榜。(“广州火焰信息科技有限公司”就是文本的模型)

事实上,这个数据集和任务格式是哈工大去年提出的,所以这次的评测也是哈工大跟科大讯飞一起联合举办的。哈工大去年的论文《Consensus Attention-based Neural Networks for Chinese Reading Comprehension》就研究过另一个同样格式但不同内容的数据集,是用通用的阅读理解模型做的(通用的阅读理解是指给出材料和问题,从材料中找到问题的答案,完形填空可以认为是通用阅读理解的一个非常小的子集)。

虽然,在这次评测任务的介绍中,评测方总有意无意地引导我们将这个问题理解为阅读理解问题。但笔者觉得,阅读理解本身就难得多,这个就一完形填空,只要把它作为纯粹的完形填空题做就是了,所以本文仅仅是采用类似语言模型的做法来做。这种做法的好处是思路简明直观,计算量低(在笔者的GTX1060上可以跑到batch size为160),便于实验。

模型

回到模型上,我们的模型其实比较简单,完全紧扣了“从上下文中选一个词来填空”这一思想,示意图如下。

完形填空模型.png

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27 Aug

fashion mnist的一个baseline (MobileNet 95%)

浅尝

昨天简单试了一下在fashion mnist的gan模型,发现还能work,当然那个尝试也没什么技术水平,就是把原来的脚本改一下路径跑了就完事。今天回到fashion mnist本身的主要任务——10分类,用Keras测了一下一些模型在上面的分类效果,最后得到了94.5%左右的准确率,加上随机翻转的数据扩增能做到95%。

首先随便手写了一些模型的组合,测试发现准确率都不大好,看来对于这个数据集来说,自己构思模型是比较困难的了,于是想着用现成的模型结构。一说到现成的cnn模型,基本上我们都会想到VGG、ResNet、inception、Xception等,但这些模型为解决imagenet的1000分类问题而设计,用到这个入门级别的数据集上似乎过于庞大了,而且也容易过拟合。后来突然想起,Keras好像自带了个叫MobileNet的模型,查看了一下模型权重,发现参数量不大,但是容量应该还是可以的,故选用MobileNet做实验。

深究

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8 Jun

互怼的艺术:从零直达WGAN-GP

前言

GAN,全称Generative Adversarial Nets,中文名是生成对抗式网络。对于GAN来说,最通俗的解释就是“伪造者-鉴别者”的解释,如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平都不高,但是鉴别者还是比较容易鉴别出伪造者伪造出来的艺术画。但随着伪造者对伪造技术的学习后,其伪造的艺术画会让鉴别者识别错误;或者随着鉴别者对鉴别技术的学习后,能够很简单的鉴别出伪造者伪造的艺术画。这是一个双方不断学习技术,以达到最高的伪造和鉴别水平的过程。 然而,稍微深入了解的读者就会发现,跟现实中的造假者不同,造假者会与时俱进地使用新材料新技术来造假,而GAN最神奇而又让人困惑的地方是它能够将随机噪声映射为我们所希望的正样本,有噪声就有正样本,这不是无本生意吗,多划算~

另一个情况是,自从WGAN提出以来,基本上GAN的主流研究都已经变成了WGAN上去了,但WGAN的形式事实上已经跟“伪造者-鉴别者”差得比较远了。而且WGAN虽然最后的形式并不复杂,但是推导过程却用到了诸多复杂的数学,使得我无心研读原始论文。这迫使我要找从一条简明直观的线索来理解GAN。幸好,经过一段时间的思考,有点收获。

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1 Jul

从Boosting学习到神经网络:看山是山?

前段时间在潮州给韩师的同学讲文本挖掘之余,涉猎到了Boosting学习算法,并且做了一番头脑风暴,最后把Boosting学习算法的一些本质特征思考清楚了,而且得到一些意外的结果,比如说AdaBoost算法的一些理论证明也可以用来解释神经网络模型这么强大。

AdaBoost算法

Boosting学习,属于组合模型的范畴,当然,与其说它是一个算法,倒不如说是一种解决问题的思路。以有监督的分类问题为例,它说的是可以把弱的分类器(只要准确率严格大于随机分类器)通过某种方式组合起来,就可以得到一个很优秀的分类器(理论上准确率可以100%)。AdaBoost算法是Boosting算法的一个例子,由Schapire在1996年提出,它构造了一种Boosting学习的明确的方案,并且从理论上给出了关于错误率的证明。

以二分类问题为例子,假设我们有一批样本$\{x_i,y_i\},i=1,2,\dots,n$,其中$x_i$是样本数据,有可能是多维度的输入,$y_i\in\{1,-1\}$为样本标签,这里用1和-1来描述样本标签而不是之前惯用的1和0,只是为了后面证明上的方便,没有什么特殊的含义。接着假设我们已经有了一个弱分类器$G(x)$,比如逻辑回归、SVM、决策树等,对分类器的唯一要求是它的准确率要严格大于随机(在二分类问题中就是要严格大于0.5),所谓严格大于,就是存在一个大于0的常数$\epsilon$,每次的准确率都不低于$\frac{1}{2}+\epsilon$

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25 Jun

OCR技术浅探:6. 光学识别

经过第一、二步,我们已经能够找出图像中单个文字的区域,接下来可以建立相应的模型对单字进行识别.

模型选择

在模型方面,我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型,通过多层卷积神经网络,构建了单字的识别模型.

卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野权值共享方法,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,在网络结构上更类似于生物神经网络,这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上,我们选择卷积神经网络的主要原因有:

1. 对原始图像自动提取特征 卷积神经网络模型可以直接将原始图像进行输入,免除了传统模型的人工提取特征这一比较困难的核心部分;

2. 比传统模型更高的精度 比如在MNIST手写数字识别任务中,可以达到99%以上的精度,这远高于传统模型的精度;

3. 比传统模型更好的泛化能力 这意味着图像本身的形变(伸缩、旋转)以及图像上的噪音对识别的结果影响不明显,这正是一个良好的OCR系统所必需的.

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6 Jun

闲聊:神经网络与深度学习

神经网络.jpg
在所有机器学习模型之中,也许最有趣、最深刻的便是神经网络模型了。笔者也想献丑一番,说一次神经网络。当然,本文并不打算从头开始介绍神经网络,只是谈谈我对神经网络的个人理解。如果希望进一步了解神经网络与深度学习的朋友,请移步阅读下面的教程:
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL教程
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360

机器分类

这里以分类工作为例,数据挖掘或机器学习中,有很多分类的问题,比如讲一句话的情况进行分类,粗略点可以分类为“积极”或“消极”,精细点分为开心、生气、忧伤等;另外一个典型的分类问题是手写数字识别,也就是将图片分为10类(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)。因此,也产生了很多分类的模型。

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