我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。

本节内容综述

本节课将补充一些 Auto Encoder 新技术；今天要讲两部分：More than minimizing reconstruction error, More interpretable embedding。
首先来讨论优化目标：More than minimizing reconstruction error。首先考虑，What is good embedding?将介绍Discriminator的训练方法。还提到Deep InfoMax (DIM)。
对于 Sequential Data 如何做？此时可以做更多的变化。提及了 Skip thought、Quick thought、Contrastive Predictive Coding, CPC。
接下来讲的 Feature Disentangle 特征分解。训练包含两种思路：Adversarial Training、Designed Network Architecture。语音转换的例子可见李老师学生作品：https://jjery2243542.github.io/voice_conversion_demo/
最后一部分，关于 Discrete Representation 。如果让 Encoder 的输出是离散的，那么其聚类、提取特征都是容易的。提供了一些文献，其中有些 trick 讲如何训练这种不能微分的网络。还提到了Vector Quantized Variational Auto-encoder (VQVAE)。
Sequence as Embedding，做一个 seq2seq2seq auto-encoder 。注意，这里举了一个例子，也是不可微分，使用强化学习进行训练。
此外，提了一些新研究，如 Tree as Embedding 。

文章目录

本节内容综述
小细节
- What is good embedding?
- Sequential Data
- - Skip thought
  - Quick thought
  - Contrastive Predictive Coding, CPC
- Feature Disentangle
- - Adversarial Training
  - Designed Network Architecture
- Discrete Representation
- - Easier to interpret or clustering
  - Vector Quantized Variational Auto-encoder (VQVAE)
- Sequence as Embedding
- - Tree as Embedding

小细节

What is good embedding?

换言之，如何知道 Encoder 的输出，能否很好地表征出输入的特性呢？

因此，我们需要有一个 Discriminator ，用于判断图片与code是否匹配。

如上，因此我们得到了一个分类问题，定义优化目标即为交叉熵。

因此，我们可以得到一种新优化目标，即上图中的 $L_D^*$ 。

如上，其实可以把传统自编码方式理解为 Discriminator 的一种特例。上图中，上下的意思其实是一样的，图中下面这种 Discriminator 构造，得到的分数实际上就是 reconstruction error。

此外，在使用 Discriminator 时，其参数 $ϕ\phi$ 与 encoder 的参数 $θ\theta$ 是同时训练的，这用在了 2019 年的文章 Deep InfoMax 中。

Sequential Data

Skip thought

对于一个句子，预测其前一个与后一个句子。

其思想是：两个不同的句子A、B，其前后两个句子如果相同，那么这两个句子A、B应该是相同意义的。

Quick thought

如上，让 Classifier 正确匹配句子与其下一个句子。

Contrastive Predictive Coding, CPC

如上，训练目标是，这个 encoder 输出的 embedding ，可以预测同一个 encoder 对其下几个输入得到的 embedding 。

Feature Disentangle

如上，一个输入可能包含各种资讯：

语音可能包含这个人的音色等等信息；
还可能包括说的内容的信息。

如上，不管用哪种思想，我们都是希望在编码内，将不同的信息分开。

如此，可以进行 Voice Conversion 。

李老师开了个玩笑，来说明变声应用场景。

Adversarial Training

如上，使用对抗训练的方法。让我们希望用于表征内容的那部分编码，输入到音色分类器中，使其尽可能骗过音色分类器。这样其中就不包含音色的信息了。

Designed Network Architecture

如上，此外，还可以训练两个 Encoder ，让其只包含我们想要的信息。另一种思路是，通过设计网络结构，来过滤、分散信息。不详细讲。

Discrete Representation

Easier to interpret or clustering

如图，我们希望 Encoder 输出的向量是离散的数字组成的，这样更方便解释与聚类。

但是怎么训练呢？因为，变成 0-1 编码这部分没法微分。李老师提供了一些tirck：arxiv.org/pdf/16/11.01144.pdf

Vector Quantized Variational Auto-encoder (VQVAE)

如上，我们有一个 Codebook（也是从数据训练出来的），我们得到的编码，与 Coderbook 中的向量对比，选择最像的那个，作为编码。

实际上有什么用呢？比如语音辨识，这个方法会保存一些 Discrete 的信息在编码 Codebook 中，而音色等等信息，将被忽略。

Sequence as Embedding

如上，讲序列进行 embedding 。我们希望这个 embedding 作为 Summary ，人能看懂，则需要进行两部分训练：

首先，这个 Summary 可以通过 Decoder 还原回以前的文章；
其次，这个 Summary 要能骗过 Discriminator ，让 Discriminator 觉得是人写的。

但是，这也没法微分。

因此，使用 RL 来训练。

正确的结果如上。

错误的结果如上。

Tree as Embedding

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