基于CNN的阅读理解式问答模型:DGCNN
By 苏剑林 | 2018-04-15 | 459811位读者 | 引用2019.08.20更新:开源了一个Keras版(https://kexue.fm/archives/6906)
早在年初的《Attention is All You Need》的介绍文章中就已经承诺过会分享CNN在NLP中的使用心得,然而一直不得其便。这几天终于下定决心来整理一下相关的内容了。
背景
事不宜迟,先来介绍一下模型的基本情况。
模型特点
本模型——我称之为DGCNN——是基于CNN和简单的Attention的模型,由于没有用到RNN结构,因此速度相当快,而且是专门为这种WebQA式的任务定制的,因此也相当轻量级。SQUAD排行榜前面的模型,如AoA、R-Net等,都用到了RNN,并且还伴有比较复杂的注意力交互机制,而这些东西在DGCNN中基本都没有出现。
这是一个在GTX1060上都可以几个小时训练完成的模型!
DGCNN,全名为Dilate Gated Convolutional Neural Network,即“膨胀门卷积神经网络”,顾名思义,融合了两个比较新的卷积用法:膨胀卷积、门卷积,并增加了一些人工特征和trick,最终使得模型在轻、快的基础上达到最佳的效果。在本文撰写之时,本文要介绍的模型还位于榜首,得分(得分是准确率与F1的平均)为0.7583,而且是到目前为止唯一一个一直没有跌出前三名、并且获得周冠军次数最多的模型。
简明条件随机场CRF介绍(附带纯Keras实现)
By 苏剑林 | 2018-05-18 | 354690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
f-GAN简介:GAN模型的生产车间
By 苏剑林 | 2018-09-29 | 168029位读者 | 引用今天介绍一篇比较经典的工作,作者命名为f-GAN,他在文章中给出了通过一般的f散度来构造一般的GAN的方案。可以毫不夸张地说,这论文就是一个GAN模型的“生产车间”,它一般化的囊括了很多GAN变种,并且可以启发我们快速地构建新的GAN变种(当然有没有价值是另一回事,但理论上是这样)。
局部变分
整篇文章对f散度的处理事实上在机器学习中被称为“局部变分方法”,它是一种非常经典且有用的估算技巧。事实上本文将会花大部分篇幅介绍这种估算技巧在f散度中的应用结果。至于GAN,只不过是这个结果的基本应用而已。
f散度
首先我们还是对f散度进行基本的介绍。所谓f散度,是KL散度的一般化:
Df(P‖
注意,按照通用的约定写法,括号内是p/q而不是q/p,大家不要自然而言地根据KL散度的形式以为是q/p。
从Wasserstein距离、对偶理论到WGAN
By 苏剑林 | 2019-01-20 | 231649位读者 | 引用2017年的时候笔者曾写过博文《互怼的艺术:从零直达WGAN-GP》,从一个相对通俗的角度来介绍了WGAN,在那篇文章中,WGAN更像是一个天马行空的结果,而实际上跟Wasserstein距离没有多大关系。
在本篇文章中,我们再从更数学化的视角来讨论一下WGAN。当然,本文并不是纯粹地讨论GAN,而主要侧重于Wasserstein距离及其对偶理论的理解。本文受启发于著名的国外博文《Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality》,内容跟它大体上相同,但是删除了一些冗余的部分,对不够充分或者含糊不清的地方作了补充。不管怎样,在此先对前辈及前辈的文章表示致敬。
(注:完整理解本文,应该需要多元微积分、概率论以及线性代数等基础知识。还有,本文确实长,数学公式确实多,但是,真的不复杂、不难懂,大家不要看到公式就吓怕了~)
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 | 270342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。
分享一次专业领域词汇的无监督挖掘
By 苏剑林 | 2019-04-10 | 91327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。
细水长flow之可逆ResNet:极致的暴力美学
By 苏剑林 | 2019-03-21 | 123088位读者 | 引用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!
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)。
从DCGAN到SELF-MOD:GAN的模型架构发展一览
By 苏剑林 | 2019-04-19 | 85575位读者 | 引用事实上,O-GAN的发现,已经达到了我对GAN的理想追求,使得我可以很惬意地跳出GAN的大坑了。所以现在我会试图探索更多更广的研究方向,比如NLP中还没做过的任务,又比如图神经网络,又或者其他有趣的东西。
不过,在此之前,我想把之前的GAN的学习结果都记录下来。
这篇文章中,我们来梳理一下GAN的架构发展情况,当然主要的是生成器的发展,判别器一直以来的变动都不大。还有,本文介绍的是GAN在图像方面的模型架构发展,跟NLP的SeqGAN没什么关系。
此外,关于GAN的基本科普,本文就不再赘述了。
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