2020李宏毅机器学习笔记-More about Auto-encoder
目录
摘要
1. More about Auto-Encoder
1.1 What is good embedding
1.2 Beyond Reconstruction：Discriminator
2. Sequential Data
2.1 Skip thought
2.2 Quick thought
2.3 Contrastive Predictive Coding(CPC)
3. Feature Disentangle(特征解耦)
3.1 Feature Disentangle
3.2 Feature Disentangle- Voice Conversion
3.3 How Feature Disentangle?
3.3.1 使用GAN对抗的思想
3.3.2 改变网络结构
4. Discrete Representation(离散表示)
4.1 one-hot
4.2 VQVAE
4.3 Sequence as Embedding
结论与展望
摘要
回顾上节讲过的encoder的output一个向量，我们叫做embedding，在训练的时候，要最小化重构误差，让encoder的输入和decoder的输出越接近越好。今天要讲两个内容：为什么是最小化重构误差，有没有其他做法以及让encoder的向量更有解释性。
具体来说，对于数据是有顺序的，除了训练一个auto-encoder，输入自己预测自己之外，还可以训练一个model，它是输入一个句子，预测前一个句子跟下一个句子，这个方法叫做skip thought，和其改进的方法quick thought以及CPC。本节最后讲的是为了使Embedding具有更好的可解释性，使用的两大类方法Feature Disentangle和Discrete Representation。
1. More about Auto-Encoder
Auto-encoder是一个基本的生成模型，更重要的是它提供了一种encoder-decoder的框架思想，广泛的应用在了许多模型架构中。简单来说，Auto-encoder可以看作是如下的结构，它主要包含一个编码器（Encoder）和一个解码器（Decoder），通常它们使用的都是神经网络。Encoder接收一张图像（或是其他类型的数据，这里以图像为例）输出一个vector，它也可称为Embedding、Latent Representation或Latent code，不管它叫什么，我们只需要知道它是关于输入图像的表示；然后将vector输入到Decoder中就可以得到重建后的图像，希望它和输入图像越接近越好，即最小化重建误差（reconstruction error），误差项通常使用的平方误差。
1.1 What is good embedding
之前要做embedding的根本原因是：An embedding should represent the object.虽然我们希望Decoder输出的重建图像和输入到Encoder中的图像越接近越好，但是通常我们并不关注重建后的图像是什么样的，更多的希望得到一个关于输入图像有意义、解释性强的embedding。
如何评价一个embedding是否是好的呢？最直观的想法是它应该包含了关于输入的关键信息，从中我们就可以大致知道输入是什么样的。或是从流形学习的角度来看，希望它可以学到关于高维输入数据的低维嵌入。比如当我们看到蓝色耳机时，我们想到的是三九，而不应是一花，那么蓝色耳机对于三九就是一个好的embedding，对于一花来说就不是一个好的embedding。
1.2 Beyond Reconstruction：Discriminator
除了使用重建误差来驱动模型训练外，可以使用其他的方式来衡量Encoder是否学到了关于输入的重要表征吗？答案自然是YES！假设我们现在有两类动漫人物的图像，一类是三玖，一类是凉宫春日。如果将三玖的图像丢给Encoder后，它就会给出一个蓝色的Embedding；如果Encoder接收的是凉宫春日的图像，它就会给出一个黄色的Embedding。那么除了Encoder之外，还有一个Discriminator（这里可以就看作一个二分类的Classifier），它接收图像和Embedding，然后给出一个结果表示它们是否是两两对应的。
希望通过训练最小化D的损失函数，loss of the classification task is 输出与标签的交叉熵。
- 如果LD 的值比较小，就认为Encoder得到的Embedding很有代表性
- 相反如何LD的值很大时，就认为得到的Embedding不具有代表性
既然我们知道如何来评估向量表示的好和不好，我们就是要调整encoder的参数 θ，然后用评估方法（根据L∗D 来评估）来让生成向量最优。
也就是说我们要训练encoder的参数θ \thetaθ和discriminator的参数ϕ ，使得LD最小化。
这个东西实际可以类比到最原始的auto-encoder模型要同时训练encoder和decoder使得reconstruction error最小。也就是说auto-encoder模型：
我们现在知道，auto-encoder跟刚才所说的，同使训练encoder和binary classifer一样，只是可以将auto-encoder视为一个特别情况。
如上图所示，刚才我们所说的discriminator是同时将image与embedding做为输入，但如果先将embedding做为input，得到的结果再跟image相减，那它就是一个reconstruction error了。
2. Sequential Data
除了图像数据外，我们也可以在序列数据上使用Encoder-Decoder的结构模型。
2.1 Skip thought
模型在大量的文档数据上训练结束后，Encoder接收一个句子，然后给出输入句子的上一句和下一句是什么。
这个模型训练过程和训练word embedding很像，因为训练word embedding的时候有这么一个原则，就是两个词的上下文很像的时候，这两个词的embedding就会很接近。换到句子的模型上，如果两个句子的上下文很像，那么这两个句子的embedding就应该很接近。
例如：
发现答案一样，所以问句的embedding是很接近的。
2.2 Quick thought
而Quick thought是对于Skip thought的改进版本，它不使用Decoder，而是使用一个辅助的分类器。它将当前的句子、当前句子的下一句和一些随机采样得到的句子分别送到Encoder中得到对应的Embedding，然后将它们丢给分类器。因为当前的句子的Embedding和它下一句的Embedding应该是越接近越好，而它和随机采样句子的Embedding应该差别越大越好，因此分类器应该可以根据Embedding判断出哪一个代表的是当前句子的下一句。
模型中的classifier吃当前句子（Spring had come.）的向量表示，还吃下一句（And yet his crops didn’t grow.）和其它几个随机生成的句子的向量表示，这个classifier可以输出正确的下一句。
classifier和encoder是一起训练的。
实作上classifier做的事情很简单，就是直接拿当前句子的向量表示和所有句子的向量表示做内积，看谁的内积最大，谁就是下一个句子。这里为了防止机器作弊，直接把输入作为下一句（这样内积最大），还要附加条件：使得当前句的向量表示和随机句子的向量表示越不像越好。
2.3 Contrastive Predictive Coding(CPC)
这个模型和Quick thought的思想是一样的，不过是用在声音信号上的。它称为Contrastive Predictive Coding (CPC)的技术，它同样接收一段序列数据，然后给出它的接下来数据的预测结果。模型结构如下所示：
3. Feature Disentangle(特征解耦)
3.1 Feature Disentangle
接下来我们来看如何得到解释性更好的Embedding，这样的方法也可以称为Feature Disentangle（特征结构）。因为对于Encoder的输入数据来说，经过Encoder得到的Embedding其实包含了关于它的很多类型的信息。例如，如果现在输入的是一段声音讯号，那么Embedding可能包含内容信息、讲话者的信息……
如果输入的是一段文字，Embedding可能包含关于它的句法信息、语义信息……
我们希望计算机告诉我们各个维度的embedding代表的关系。我们以声音讯号为例，假设通过Encoder得到的Embedding是一个100维 的向量，它只包含内容和讲话者身份两种信息。我们希望经过不断的训练，它的前50维代表内容信息，后50维代表讲话者的身份信息。
举例来说，我们希望输入一段声音讯号，而输出的假设是一个200维的向量，前100维是语音信息(语意内容的资讯)，而后100维则是语者信息(说话那个人的资讯)。这样训练出来的语音Encoder可以处理与人无关的语音，直接提取出语音特征；训练出来的语者Encoder可以用来做为识别语者身份的声纹特征。
又或者，我们可以有两个Encoder，一个负责处理语意内容，一个负责处理说话人的资讯，两个输出再合并给Decoder来做reconstructed。
3.2 Feature Disentangle- Voice Conversion
人和说话的内容是放在同一个向量里面的。
然后把女生说话的内容，和男生说话的特点合起来，就变成了男生在说How are you?
3.3 How Feature Disentangle?
3.3.1 使用GAN对抗的思想
一种方法就是使用GAN对抗的思想，我们在一般的Encoder-Decoder架构中引入一个Classifier，判别Embedding某个具体的部分是否代表了讲话者身份的信息，通过不断地训练，希望Encoder得到的Embedding可以骗过Classifier，那么那个具体的部分就表示了讲话者的信息。Classifier用来分辨语者的性别，encoder的原目标要加上一个限制，就是要使得不能让Classifier分辨出语者的性别，因此在训练的过程中就会把语者的性别放到后100维中去了，前100维就只剩下内容的信息了。
3.3.2 改变网络结构
另一种方式是改变网络结构，比如使用两个Encoder来分别得到内容信息和讲话者身份信息的Embedding，同时在Encoder中使用instance normalization，直接除掉global information。然后将得到的两个Embedding结合起来送入Decoder重建输入数据。
除了将两个Embedding直接组合起来的方式，还可以在Decoder中使用Adaptive instance normalization。
所以以上图架构来看，Encoder 1我们加入了IN layer，那就可能可以直接消掉说话人的资讯。但这还不能有任何的保证，因此我们还会在Decoder中加入AdaIN layer(adaptive instance normalization)让Encoder 2的output可以加到AdaIN内，来调整global information。
4. Discrete Representation(离散表示)
如果模型可以从连续型的向量表示变成输出离散的表示，那么对于表示的解释性估计会有更好的理解。（Easier to interpret or clustering）
主要方法有：
4.1 one-hot
例如：用独热编码表示图片，做法很简单，在连续向量后面接相同维度的独热编码，看连续变量的哪个维度最大就用哪个做独热编码的1。
通常情况下，Encoder输出的Embedding都是连续值的向量，这样才可以使用反向传播算法更新参数。但如果可以将其转换为离散值的向量，例如one-hot向量或是binary向量，我们就可以更加方便的观察Embedding的哪一部分表示什么信息。当然此时不能直接使用反向传播来训练模型，一种方式就是用强化学习来进行训练。
同样可以用Binary向量来表示图片，只不过判断0/1的方法不一样，这里如果大于0.5取1，小于取0,
但是上面的模型在连续向量转离散向量的步骤上是不可做偏导的（无法GD）但是有办法：
当然，上面两个离散向量的模型比较起来，Binary模型要好，原因有两点：
4.2 VQVAE
VQVAE(Vector Quantized Variational Auto-encoder,矢量量化变分自动编码器)，它引入了一个Code book。它是将Embedding分为了很多的vector，然后比较哪一个和输入更像，就将其丢给Decoder重建输入。
上面的模型中，如果输入的是语音信息，那么语者信息和噪音信息会被过滤掉，因为上面的Codebook中保存的是离散变量，而内容信息是一个个的token，是容易用离散向量来表示的，而其他信息不适合用离散变量表示，因此会被过滤掉。
因此过滤信息是VQVAE的一个应用。
4.3 Sequence as Embedding
既然可以用离散向量来表示输入信息，那么我们也可以考虑用序列来embedding
如果我们要训练一个seq2seq2seq的Auto-encoder时，使用其他对抗的思想进行训练，就可以得到类似关于输入文档的摘要信息
结论与展望
本节主要讲的是两方面内容：
第一方面是一种新的训练encoder的方式，过去训练encoder的时候是要最小化重构误差，现在我们知道可以训练一个二分类器（discriminator）去评估一个encoder，我们要做的事情就是调整encoder的参数，让encoder去学习使得在当前评估标准下结果最好。auto-encoder就是二分类器看encoder是好是坏的一种特例。假设discriminator里有一个NN decoder，接收一个向量，输出一个和输入图片大小一样的图片，然后把两张图片做相减，计算它们之间的差异，重构误差就是二分类器输出的值。当我们训练encoder的时候，是和discriminator一起训练的，这件事就好像训练一般的auto-encoder的时候，同时训练encoder和decoder，输出的重构误差要越小越好。
第二方面是使得Embedding更具体可解释性的具体方法，Feature Disentangle(特征解耦)，具体是使用两种方法，第一种是使用GAN对抗的思想，迭代训练分类器和encoder，第二种方法使用改变网络结构，可以把我们不要的资讯过滤掉。
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