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  • 生成对抗神经网络借鉴了零和博弈的思想,主要用于样本的生成,属于非监督学习 简单总结一下 GAN 的基本思想: GAN由两部分网络组成,一个是生成网络,一个是判别网络 生成网络部分类似VAE(变分自编码器)网络,...

    生成对抗神经网络借鉴了零和博弈的思想,主要用于样本的生成,属于非监督学习
    简单总结一下 GAN 的基本思想(参考下图):

    1. GAN由两部分网络组成,一个是生成网络,一个是判别网络
    2. 生成网络类似于(变分自编码器)网络的Decoder部分,用于生成新样本
    3. 判别网络本质上是一个二分类分类器,用于识别输入的样本是真实样本还是生成的假样本;
    4. 训练GAN网络时,判别网络会不断提高识别能力,而生成网络会不断提高生成能力从而降低判别网络的判别能力;这两种网络相互竞争从而提高网络生成新样本的能力:

    在这里插入图片描述

    GAN网络的损失函数如下:
    在这里插入图片描述
    符号说明:

    D:判别函数,输出值范围0~1,0表示预测为生成样本,1表示预测为真实样本
    G:生成函数,用于生成样本数据
    Ex~pdata(x) :表示对真实样本求期望(本身无意义,表示求后边中括号内公式的期望)
    Ez~pz(z):表示对生成样本分别求期望(本身无意义,表示求后边中括号内公式的期望)

    这个公式我们可以如此理解,

    1. 首先来看函数V(D,G),这个函数就是用来衡量判别式性能的,当D性能最优时,第一项中D(x)的期望=1,第一项整体期望等于0,第二项D(G(z)) 的期望等于0 第二项整体期望等于0,V(D,G)=0D的性能越差,同理可知 公式中中的两项都会越小(且为负值)V(D,G)越小
    2. 将max(G)V(D,G)看作一个整体,这一步表示将V(D,G)损失函数按最大值优化,根据第一点可知,得到最优的判别式网络D
    3. 然后看最外边的min(G),表示找到最优的判别式网络D的基础上,通过最小化V(D,G)这个损失函数的方式,找到最优的生成网络G;因为得到最优的生成网络G,等价于让判别网络无法识别生成网络G生成的样本,等价于降低判别式网络D的性能。

    根据上边的叙述可知,训练GAN时并不是同时训练D和G,而是在固定一个网络的同时训练另一种。
    此外,我们一般先训练数次判别网络,然后进行D和G网络的交替训练;之所以要训练k次判别器,再训练生成器,是因为要先拥有一个好的判别器,使得能够教好地区分出真实样本和生成样本之后,才好更为准确地对生成器进行更新。
    GAN的基本流程如下:

    1. 初始化判别器D的参数和生成器G的参数。
    2. 从真实样本中采样 m 个样本,从先验分布噪声中采样n个噪声样本并通过生成器获取 n 个生成样本。固定生成器G,训练判别器D尽可能好地准确判别真实样本和生成样本,尽可能大地区分正确样本和生成的样本。
    3. 循环k次更新判别器之后,使用较小的学习率来更新一次生成器的参数,训练生成器使其尽可能能够减小生成样本与真实样本之间的差距,也相当于尽量使得判别器判别错误。
    4. 多次更新迭代之后,最终理想情况是使得判别器判别不出样本来自于生成器的输出还是真实的输出。亦即最终样本判别概率均为0.5(纳什均衡)。

    GAN存在的问题

    梯度弥散

    • 如果GAN中的判别网络过于强大,那么无论生成网络生成什么样的图片,判别网络都能判别为假,导致生成网络无法获得梯度(梯度弥散),从而导致网络进行更新
    • 相反,如果判别网络一开始就很弱,无论输入真假样本,判别网络都随机的输出0,1,那么生成网络得到的梯度就会是不准确的,因此生成网络也无法正常更新
    • 因此判别网络既不能太强,也不能太弱,在训练GAN过程中,要平衡好两者的能力,使其旗鼓相当。

    模式崩溃

    在训练GAN的过程中,生成网络可能会逐渐生成某一类型的样本,因为生成网络发现只要生成这种的样本,判别网络就无法识别;这无疑会丧失生成网络生成样本的多样性。
    解决方法:
    使用 wasserstein GNNs 或 Unrolled GNNS

    Wasserstein GANs (WGAN)

    • 判别网络使用 EMD距离(Earth Mover’s Distance)衡量两张图片之间的距离
    • WGAN 中的判别网络和生成网络不再使用同一个损失函数,因此不再存在零和博弈的限制
      名词注释:
    • WGAN中的判别函数优化的目标是增加真实样本和生成样本之间的EMD距离;而生成函数的目的是增大生成样本计算得到的某个值

    此外还有很多优秀的GAN模型 如 deep convolutional GANs,styleGAN,cycleGAN 等

    零和博弈(纳什均衡):游戏存在如下均衡:总收益为0,一方胜利,另一方就输,

    pytorch deep convolutional GANs 代码 :https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html

    参考文章:
    通俗理解生成对抗网络GAN

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  • 生成对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是一种深度学习的框架,它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分,一个是生成模型...

    生成对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是一种深度学习的框架,它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分,一个是生成模型(Generative Model,简称G),另一个是判别模型(Discriminative Model,简称D)。生成模型负责生成与样本分布一致的数据,目标是欺骗判别模型,让判别模型认为生成的数据是真实的;判别模型试图将生成的数据与真实的样本区分开。生成模型与判别模型相互对抗、相互促进,最终生成模型能够生 成以假乱真的数据,判别模型无法区分是生成的数据还是真实的样本,如此一来,就可以利用生 成模型去生成非常逼真的数据。

    由于GAN能够生成复杂的高维度数据,因此被广泛应用于学术研究和工程领域。GAN的主要应用包括图像处理、序列数据生成、半监督学习、域自适应(Domain Adaptation)。图像处理是GAN应用最多的领域,包括图像合成、图像转换、图像超分辨率、对象检测、对象变换等;序列数据生成包括音乐生成、语音生成等。

    GAN架构

    生成模型的输入是低维度的随机噪声(如向量),输出是高维度的张量(如图像或音乐)。判别模型的输入是高维度的张量(如图像或音乐);输出是低维度的张量,如代表输入张量是否来源于真实样本的热向量(one-hot)。在训练阶段,生成模型输出的高维度张量也会输入给判别模 型,由判别模型判断生成的数据是否已经足够像真实的样本数据。模型训练完成之后,在评估阶段就可以通过给生成模型输入低维度的随机噪声,让生成模型输出高维度的张量数据(图像或音乐)。

    关于 GAN 的生成和对抗,最早的 GAN 是作者通过警察(判别模型)和造假币者(生成模 型)来举例的。造假币者试图造出非常逼真的假币,警察试图将假币和真币区分开。造假者不断提升造假币的能力,以试图欺骗警察;警察也不断提高自己的辨别能力,将假币尽可能地 识别出来。二者相互对抗、相互竞争,造假者的造假水平和警察的辨别能力都不断地提高,直到最终造假币者能够造出以假乱真的假币,这就是生成对抗的原理。GAN 的架构如图 1-1 所示。

    判别模型

    判别模型的输入是一个高维度的张量(如图像或音乐),输出是一个低维度的张量,一般是向量(如图像所属类别)。这个转换的过程是典型的降采样(Down Sampling)过程,即将高维度、大尺寸的输入张量逐步转换成低维度、小尺寸的输出张量,最终输出向量的过程。这一降采样的过程与卷积神经网络的过程十分类似。实际上,GAN网络架构中采用卷积神经网络作为判别模型是十分常见的。判别模型的网络架构如图1-2所示。

    生成模型

    生成模型的输入是一个代表随机噪声的低维度张量,输出是一个代表高维度的张量(如图像 或音乐)。生成模型的转换过程是一个典型的升采样(Up Sampling)的过程,这一过程与反卷积神经网络的操作过程非常类似。实际上,采用反卷积神经网络作为生成模型的情况也是十分常见的。典型的生成模型的网络架构如图1-3所示。

    训练方法

    由GAN的原理可知,生成模型(G)和判别模型(D)相互对抗,用L (G,D)代表损失函数,其中 判别模型试图最小化误差,生成模型试图最大化误差。最终的误差函数如下:

    由式(1-1)可知,生成模型和判别模型对误差都有影响,其中任何一个变动都会导致误差变动。所以,GAN是采用交替训练的方法来训练的,即固定一个模型,训练另外一个模型。

    GAN模型的训练过程可以通过以下步骤来完成。

    (1)固定生成模型的参数,优化判别模型的参数。首先生成一批样本数据G (z),将它们标记 为生成的样本,然后与真实的样本数据 x(标记为真实样本)一起输入判别模型。由于判别模型 的目标是将二者区分开,因此这是一个典型的分类预测问题,这也是卷积神经网络非常擅长的。实际上,目前主流的 GAN网络的判别模型往往都是卷积神经网络。经过训练,如果判别模型具 备足够的容量,就能够将真实样本与生成的数据区分开,于是可以得到一个判别模型D1。

    (2)固定判别模型D1的参数,优化生成模型的参数。生成模型的优化目标是降低判别模型 的准确率,所以应根据判别模型的辨别结果调整生成模型的参数,直到生成模型能够产生让判别模型D1无法区分的生成数据。至此,可以得到一个生成模型G1。

    (3)循环执行(1)和(2),交替训练并且升级生成模型和判别模型,每经过一轮训练,就会提高 一些模型的准确率,升级一次模型,最终得到生成模型 G2、G3、G4、⋯、Gn 和对应的判别模型 D2、D3、D4、⋯、Dn。经过以上 n轮训练,不管是生成模型还是判别模型的性能都会得到极大的提升,判别模型能够区分稍有瑕疵的生成数据。为了能够欺骗判别模型,生成模型必须能够生成 几乎没有瑕疵,或者说是能够以假乱真的数据,最终 GAN具备了生成足够逼真的高维度数据的能力。

    为什么要学习GAN?

    因为GAN功能强大、应用广泛,并且无须限定样本数据分布,就能够生成锐利而清晰的数据。

    GAN 的应用场景十分广泛,包括图像生成、图像处理、序列数据生成、半监督学习、域自适应,以及其他相关领域,如医学图像细分(通过图像细分算法精确定位病灶)、隐写术(一种加密技 术,通过将加密信息写入肉眼可视的图像中实现)、持续学习(深度生成重放)。

    图像处理是GAN应用最广泛的领域,包括图像生成、图像转换、图像超分辨率、对象检测、对 象变换、视频合成等场景,其中图像生成是 GAN模型的最原始的应用场景。图像转换是指将一 个领域(x)中的图像转换成另一个领域(y)中的图像,如将真人模特的照片转换成动漫卡通人物 的角色;图像超分辨率是指将低分辨率的图像转换成高分辨率图像的场景;对象检测是指检测图 像中是否包含指定的对象(如图像中是否包含狗);对象变换是指将图像中的对象替换成其他对 象,并且在不改变对象背景的前提下,让变换后的图像看起来足够真实;视频合成是指根据当前 视频的内容,预测未来一段时间的视频内容。

    序列数据生成是指生成序列化数据的场景,包括语音对话或音乐合成。

    半监督学习是指样本数据中只有少量的样本是有标记的,大量的样本数据是没有标记的,这 种类型的数据在生活中广泛存在。GAN能够通过充分利用标记的样本数据所属类别的信息,从理论角度来说,GAN的识别准确率可以达到非常高。

    域自适应是迁移学习的一种,是指将在一个领域学习得到的模型应用在另一个领域中,其应用也十分广泛。例如,根据黄种人的人脸数据集训练一个人脸识别模型,如果该模型直接应用于 非黄种人的人脸(如白种人或黑种人)识别,那么识别的准确率可能会很低。域自适应能够提高 模型的适应能力,保证模型在应用于新领域时的性能。

    以上内容来自《GAN生成对抗神经网络原理与实践》,还想学习更多 GAN 的知识?

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  • 我们提出了一个新的框架来通过对抗过程来估计生成模型,在该框架中,我们同时训练了两个模型:生成模型G捕获数据分布,以及判别模型D估计样本来自训练数据而不是G的概率。G的训练过程是使D犯错的概率最大化。 这框架...

    摘要:
    我们提出了一个新的框架来通过对抗过程来估计生成模型,在该框架中,我们同时训练了两个模型:生成模型G捕获数据分布,以及判别模型D估计样本来自训练数据而不是G的概率。G的训练过程是使D犯错的概率最大化。 这框架对应于一个minimax两人游戏。 在任意空间功能G和D,存在唯一的解决方案,其中G恢复训练数据分布和D等于12到处。 在定义了G和D的情况下通过多层感知器,可以对整个系统进行反向传播训练。在训练或样本生成期间,不需要任何马尔可夫链或展开的近似推理网络。实验证明通过定性和定量评估框架的潜力生成的样本。

    对抗网络
    当两个模型都使用时,对抗模型框架最容易应用多层感知器。 要了解生成器在数据x上的分布pg,我们定义先验条件输入噪声变量pz(z),则表示到数据空间的映射为G(z;θg),其中G是参数为θg的多层感知器表示的微分函数。 我们还定义了一个输出单个标量的第二个多层感知器D(x;θd)。D(x)表示概率x来自数据而不是pg。 我们训练D以最大程度地分配D的概率为训练示例和G样本提供正确的标签。我们同时训练G以最大程度地减少log(1-D(G(z))):换句话说,D和G玩以下具有值函数V(G,D)的两人minimax游戏:
    在这里插入图片描述
    在下一部分中,我们将对对抗网进行理论分析,从本质上表明训练准则允许恢复给定G和D的数据生成分布足够的容量,即在非参数限制内。参见图1的较不正式的,更具教学性的方法的解释。在实践中,我们必须使用迭代的数字实现游戏方法。在训练的内循环中将D优化以达到完成效果在计算上是不允许的,在有限的数据集上会导致过度拟合。相反,我们在优化的k个步骤之间交替进行D和优化G的一步。这导致D维持在最佳解附近,因此只要G的变化足够缓慢。该策略类似于SML / PCD [31,29]培训会从一个学习步骤到下一个学习步骤,维护来自马尔可夫链的样本,以避免作为学习内在循环的一部分,在马尔可夫链中燃烧。该程序已正式提出在算法1。

    在实践中,等式1可能无法为G提供足够的梯度来学习。 在学习初期,当G差时,D可以高置信度拒绝样品,因为它们明显不同于训练数据。 在这种情况下,log(1- D(G(z)))饱和。 而不是训练G以使其最小化og(1- D(G(z)))我们可以训练G以使log D(G(z))最大化。 该目标函数导致
    G和D动力学的相同固定点,但在学习早期提供了更强的梯度。
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  • 在文章中,作者提出了一种新颖的基于生成对抗神经网络的协同过滤推荐技术,可以获得更高的推荐系统准确性。具体地;文章通过一系列方法解决了传统IRGAN存在的问题,同时针对协同过滤也进行了优化。 协同过滤推荐 ...

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    本文发表在2018年的CIKM。在文章中,作者提出了一种新颖的基于生成对抗神经网络的协同过滤推荐技术,可以获得更高的推荐系统准确性。具体地;文章通过一系列方法解决了传统IRGAN存在的问题,同时针对协同过滤也进行了优化。

    协同过滤推荐

    协同过滤(Collaborative Filtering),是推荐算法中最为经典的类型。它通常解决以下问题:m个物品,n个用户的数据,只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的,其它部分评分是空白,此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系,找到较高评分的物品推荐给用户,如下图表示:

    可以将其转换成矩阵表示:

    一般来说,协同过滤推荐分为三种类型。第一种是基于用户(user-based)的协同过滤,第二种是基于项目(item-based)的协同过滤,第三种是基于模型(model based)的协同过滤,我们就列举基于用户的协同过滤进行说明:

    基于用户(user-based)的协同过滤主要考虑的是用户和用户之间的相似度,只要找出相似用户喜欢的物品,并预测目标用户对对应物品的评分,就可以找到评分较高的若干个物品推荐给用户。

    协同过滤的缺点:

    • 数据的稀疏性:一个大型的推荐系统一般具有大量的物品(Item,Location等),用户可能买到的物品就非常少,不同用户之间买的物品重叠性较低,这样会导致无法找到一个用户的偏好相似用户。

    • 算法的复杂度较高:算法空间复杂度和时间复杂度随着用户和物品数量的增加而增加,不适合处理大量数据。

    生成对抗神经网络

    生成对抗神经网络(GAN:Generative Adversarial Networks)是Goodfellow在2014年提出来的,其主要灵感来自于博弈论中零和博弈的思想,应用到深度学习神经网络上来说,就是通过生成模型G(Generator)和判别模型D(Discriminator)不断博弈,进而使G学习到数据的分布,广泛应用于图像、自然语言处理领域。

    • 生成模型

    以随机噪声或类别之类的控制变量作为输入,一般用多层神经网络实现,其输出为生成的样本数据,这些样本数据和真实样本一起送给判别模型进行训练,让生成的数据尽可能与真实数据相似,最小化判别模型的判别准确率。

    • 判别模型

    是一个二分类器,判定一个样本是真实的还是生成的,一般也用神经网络实现,训练目标是最大化判别准确率,即区分样本是真实数据还是由生成模型生成的。当这个样本被判定为真实数据时标记为1,判定为来自生成模型时标记为0。

    • 训练过程

    在训练时,两个模型不断竞争,从而分别提高它们的生成能力和判别能力随着训练的进行,生成模型产生的样本与真实样本几乎没有差别,判别模型也无法准确的判断出一个样本是真实的还是生成模型生成的,此时的分类错误率接近0.5,系统达到平衡,训练结束。

    IRGAN

    2017年SIGIR一篇《IRGAN: A Minimax Game for Unifying Generative and Discriminative Information Retrieval Models》,提出了GAN在信息检索领域的应用方式。信息检索的目的是针对用户输入的Query,返回给对方一个合适候选文档列表,如下图展示:

    问题定义

    假定我们又一些列的query{q1,…qN}并且有一系列的文档document结合{d1,…dM},对于一个特定的query,我们有一系列标记的真实相关的文档,但是这个数量是远远小于文档总数量M的。query和document之间潜在的概率分布可以表示为条件概率分布 p t r u e ( d ∣ q , r ) p_{true}(d|q,r) ptrue(dq,r)。给定一堆从真实条件分布 p t r u e ( d ∣ q , r ) p_{true}(d|q,r) ptrue(dq,r)观察到的样本,我们可以定义两种类型的IR model。

    • 生成模型:该模型的目标是学习 p θ ( d ∣ q , r ) ​ p_{θ}(d|q,r)​ pθ(dq,r),使其更接近于 p t r u e ( d ∣ q , r ) ​ p_{true}(d|q,r)​ ptrue(dq,r)
    • 判别模型:该模型的目标是学习 f Φ ( q , d ) f_{Φ}(q,d) fΦ(q,d),即尽量能够准确的判别q和d的相关程度。

    将上述的两种IR模型结合起来做一个最大最小化的博弈:生成模型的任务是尽可能的产生和query相关的document,以此来混淆判别模型;判别模型的任务是尽可能准确区分真正相关的document和生成模型生成的document,总的目标就变成:

    具体地,生成模型G为 p θ ( d ∣ q n , r ) ​ p_θ(d|q_n,r)​ pθ(dqn,r),判别模型D对d是否与q相关进行判定,通过下面的式子给出相关性得分:

    同时为了解决离散数据无法通过梯度下降算法进行优化的问题,使用强化学习中的策略梯度方法进行模型的训练。有关更多的IRGAN的细节,大家可以阅读原论文。

    存在的问题

    在论文中通过实验作者发现,"discrete item index generation"的方法存在局限性。在实验结果如下:

    在图中,初始化阶段,生成器生成随机的item(即上文的document),但是在判别器的“指导”下,随着训练的进一步进行,生成器将生成与真实情况完全相同的物品。显然,这对判别器来说将是一个“灾难”,例如图中的物品 i 3 i_3 i3,它即被标记为真实数据(real),又被标记为生成数据(fake),这样如果将其送进判别器进行判别,判别器将会产生困惑,使得判别器性能下降,之后在策略梯度迭代的过程中,判别器将向生成器提供“wrong signal”,这也将导致生成器的性能下降。

    现象如图所示:在初始的几次迭代过程中,模型训练正常,判别器与生成器都提升各自的性能,但是当生成器的性能趋近于极限后(即10轮迭代之后),判别器的性能突然降低,产生这样的原因就是因为生成器生成上述 i 3 i_3 i3这样矛盾的数据,使得判别器无法判断产生的后果。在这种情况下,G和D之间的竞争过程不能在提供高质量推荐列表中产生协同效应。

    CFGAN

    与IRGAN将GAN运用在信息检索相似,在协同过滤(CF)领域也可以引入GAN,将query与document的关系,迁移到user与Item中来,本文提出的模型CFGAN的结构框架如下:

    模型优化

    • 为了解决IRGAN存在的问题,作者提出了“vector-wise”的方式,对于给定的用户,生成器一次生成其购买向量(Fake Purchase Vectors);而判别器则用来判别输入的向量是真实的数据还是生成器“伪造”的向量。

    • 文章同时指出,CFGAN与传统的GAN的一个主要不同点是:框架重点关注那些“购买“的商品。换句话说,框架丢掉了部分生成器生成的但真实情况下用户”没有购买“的物品信息,这在一定程度上可以解决数据稀疏性的问题。

    具体的,该操作如下:

    这样一来,该网络的Objective Function可以表示为:

    CF Method

    采用训练就可以获得我们所期望的结果了吗?答案是否定的,在论文中,作者指出因为在推荐系统中,我们输入的数据经常是用户的隐式反馈数据,它是一个稀疏的单值向量。虽然通过上述的方式,生成器通过生成与购买向量类似的向量来与判别器进行博弈,但是最终生成器将训练得到一个全1向量,这显然不是我们想要的结果。

    为了解决这个具体,作者将负采样技术(Negative Sampling)引入其中。具体的做法是:在每次训练迭代过程中,我们随机选择每个用户的非购买项目的一部分,将其假设为负样本,表明其相应的反馈是被观测到的但是是负样本(不喜欢)。 然后,我们训练G生成用户的购买向量,使其对应的负样本的值接近0。图示如下:

    具体地,可以将操作分为以下三种:

    • CFGAN − ZR (zeroreconstruction regularization)

    这样,生成模型的Loss Function则多了一部分:

    • CFGAN − PM(partial-masking)

    相应地,模型的Loss Function更改为:

    • CFGAN − ZP(CFGAN − ZR+ CFGAN − PM)

    将以上两种方法混合即可。

    EXPERIMENT

    作者在多个公开数据集上进行实验,获得了较高的性能。

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    千次阅读 2021-10-26 20:09:35
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空空如也

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