Unsupervised Learning

Supervised Learning: given \(D \sim \mathcal{X \times Y}\), learn a function \(f: \mathcal X \to \mathcal Y\)

Unsupervised Learning: given \(D \sim \mathcal X\), learn the "intrinsic structure" of \(\mathcal X\)

后者的例子有很多，比如：

• 聚类：K-clustering
  • 给定一组点，我们可以从中学习这些点是由哪几个（高斯）概率分布生成的。其中，聚类的中心就是多元正态概率分布的期望。
• 降维：PCA
  • 给定一组点，从中学习哪几个维度有最大的信息量。使用数学的语言，就是
    • 假设 \(\mathrm{x = s+n}\)，其中 \(\mathrm x\) 就是我们取到的点，而 \(\mathrm {s,n}\)​ 分别是高斯分布和高斯噪声（其中高斯噪声的 covariance matrix 是 identity matrix 的若干倍，i.e. 噪声向量的不同 element 之间独立）
    • 使用 PCA，可以最大化互信息 \(\mathrm{I(y;s)}\), where \(\mathrm{y = W_L^T x}\)，i.e. 投影的矩阵
  • 具体详见Wikipedia
• 密度估计：和聚类是类似的，就是由概率分布产生的点反推概率分布
• 自编码器：……

后者的好处就是：由于无类别的数据远多于有类别的数据，因此 supervised learning 需要耗费手工标注的成本，而 unsupervised learning 无需标注。

Difference Between Models

我们可以将 model 分为 3 类：

• Discriminative Model: \(p(y|x)\)
• (Unconditional) Generative Model: \(p(x)\)
• Conditional Generative Model: \(p(x|y)\)​​

Discriminative Model

注意到，同一个样本空间内，概率之间是互相竞争的，如果你多，那么我必须少；反之亦然。因此，如果使用 \(p(y|x)\)，就会产生以下的后果：

• 虽然上面两张图片和猫、狗没有任何关系，但是由于 \(p(y|x)\) 中，不同标签之间是竞争关系，因此，必须有一个标签的概率比较大，即使这个标签对于这张图片而言非常离谱。

Generative Model

如果采用生成式模型，那么互相竞争的就不是标签，而是 \(\mathrm x\) 本身。

由于图片空间 \(\mathcal X\) 远比标签空间 \(\mathcal Y\) 复杂、巨大得多，而生成式模型必须完成的任务之一就是：判断任意两个图片之间出现概率谁打谁小。因此，生成式模型必须对图片有一个 deep understanding of images。

• e.g. is a dog more likely to sit or stand? How about a 3-legged dog vs 3-armed monkey?

另外，generative model 实际上是有能力去 reject 一个图片的。比如说该张图片的出现概率非常低，那么，模型可以认为这张图片就是不正常的图片，从而拒绝。相比之下，discriminative model 并不能拒绝图片，因为所有标签概率之和总是 1。

Conditional Generative Model

By Bayesian Law:

如上图，可以通过上述两个模型，加上 \(p(y)\)（直接统计各标签数量占总标签数量的比例即可），构建 conditional generative model。

• 和 generative model 一样，conditional generative model 可以拒绝一张图片。比如说即使是 \(\mathop{\max}_{y \in \mathcal Y} p(x | y)\) 也在 threshold 之下。

Comparison

最根本的两种模型，就是 discriminative model 以及 generative model。

Generative Models

Generative model 的目标函数就是： $$ \prod_i p(x^{(i)}) = \prod_i f(x^{(i)}, W) $$

• 也就是假设所有样本均独立，然后采用最大似然推断

或者可以转换一下：

$$ W^\ast = \mathop{\arg\max}_{W} \sum_i \log f(x^{(i)}, W) $$ 而对于某个 \(x^{(i)} = (x^{(i)}_1, x^{(i)}_2, \dots)\)，通过贝叶斯定律，有：

\[ \begin{aligned} p(x^{(i)}) &= p(x^{(i)}_1, x^{(i)}_2, \dots) \newline &= \prod_j p(x^{(i)}_j | x^{(i)}_{j-1}, \dots, x^{(i)}_1) \newline \end{aligned} \]

而这样的依赖关系，和 RNN 完全一样：

因此，我们可以使用 RNN 来生成这些概率，然后取对数加起来，得到的就是 \(\log p(x^{(i)})\)

然后，我们将每一张图片都这样做，然后加起来，就得到了 \(\prod_i p(x^{(i)})\)

Taxonomy

Autoregressive Model

Pixel RNN

Pixel RNN，顾名思义，就是在 Pixel 上使用 RNN。给出依赖关系（i.e. 依赖左侧和上侧的 pixels），就可以像上图一样“泛洪式”地生成。

缺点：速度太慢。

Pixel CNN

另外还有一种 Pixel CNN，也就是 Mask CNN 的一个变种：

基本想法就是：我们通过多个 resolution-preserving, masked convolution layer，在保持形状的同时（保证最后的输出中，每一个点对应着原始图片的一个点），遮盖住像素的后继（避免该像素看到后面的像素）进行卷积。最后，我们对输出取一个对数，然后将所有输出相加，就得到了这一张图片的“概率”。

当然，这虽然相比 pixel RNN 有所进步，但是其实也并不快。

Pros and Cons

当然，还有很多 tricks 可以提升这些 RNN 的效率。

Autoencoders

Autoencoder 很简单，如上图，就是先通过 downsampling 将 vector 压缩，再通过 upsampling 将 vector 还原，然后 loss 就是 original vector 与 output vector 的 L2 metric。

但是，这种 autoencoder 无法判断图片出现的概率，因此不是 generative model。

另外，我们也不能够用它来生成图像。因为 \(\mathrm z\)​​ 有可能是就是一个高维流形上的一个奇葩分布，如果你通过正态分布啥的来进行采点，很可能会产生 rubbish。

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因此，我们需要给 \(\mathrm {z, x}\) 加上一个约束：假设 \(\mathrm {z, x}\) 都是 diagonal-covariance-matrix Gaussian distribution，然后我们通过 encoder (\(p_\theta(x|z)\)) 来推断 \(p(x|z)\)​。

可惜：\(p_\theta(x) = \int p_\theta(x|z) p(z) \mathrm dz\)，这个积分完全是 intractable 的。

因此，考虑贝叶斯公式：\(p_\theta(x) = \frac{p_\theta(x|z)p(z)} {p_\theta(z|x)}\)。问题在于：我们并不知道 \(p_\theta(z|x)\)​。

因此，我们决定使用 \(q_\theta(z|x)\) 来近似 \(p_\theta(z|x)\)。

也就是下面的结构：

然后，我们就可以得出： $$ p_\theta(x) = \frac {p_\theta(x|z)p(z)} {p_\theta(z|x)} \approx \frac {p_\theta(x|z) p(z)} {q_\phi(z|x)} $$ 然后，我们使用 expectation trick: $$ \begin{aligned} \log p_\theta(x) &= \log p_\theta(x) (\int q_\phi(z|x) \mathrm dz) \newline &= \int q_\phi(z|x) \log p_\theta(x) \mathrm dz \newline &= \mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x)] \newline &\approx \mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}\left[\log \frac {p_\theta(x|z) p(z)} {p_\theta(z|x)}\right] \newline &\approx \mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}\left[\log \frac {p_\theta(x|z) p(z) q_\phi(z|x)} {p_\theta(z|x) q_\phi(z|x)}\right] \newline &= \mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z) - \log \frac{p(z)}{q_\phi(z|x)} + \log \frac {q_\phi(z|x)} {p_\theta(z|x)}] \newline &= \mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z)] - D_{KL} [q_\phi(z|x) \parallel p(z)] + D_{KL} [q_\phi(z|x) \parallel p(z)] \newline &\geq \mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z)] - D_{KL} [q_\phi(z|x) \parallel p(z)] \end{aligned} $$ 因此，我们找到了目标：找到这样的 encoder 和 decoder，使之能够最大化 \(\mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z)] - D_{KL} [q_\phi(z|x) \parallel p(z)]\)。

VAE

How To Optimize?

KL Divergence

其中，\(q_\phi(z|x)\) 由 encoder 给出，而 \(p(z)\) 这个 prior 并不是估计，而是我们事先 fix 的一个 Gaussian distribution。

• 一般而言，z 这个高斯分布，我们就设成 \(z \sim N(0, I)\)。反正不同高斯分布之间就是一个线性变换的关系。

因此：

推导过程：

\[ \begin{aligned} KL[1, 2] &= \int \left[ \frac{1}{2} \log\frac{|\Sigma_2|}{|\Sigma_1|} - \frac{1}{2} (x-\mu_1)^T\Sigma_1^{-1}(x-\mu_1) + \frac{1}{2} (x-\mu_2)^T\Sigma_2^{-1}(x-\mu_2) \right] \times p(x) dx \newline &= \frac{1}{2} \log\frac{|\Sigma_2|}{|\Sigma_1|} - \frac{1}{2} \text{tr}\ \left\{E[(x - \mu_1)(x - \mu_1)^T] \ \Sigma_1^{-1} \right\} + \frac{1}{2} E[(x - \mu_2)^T \Sigma_2^{-1} (x - \mu_2)] \newline &= \frac{1}{2} \log\frac{|\Sigma_2|}{|\Sigma_1|} - \frac{1}{2} \text{tr}\ \{I_d \} + \frac{1}{2} (\mu_1 - \mu_2)^T \Sigma_2^{-1} (\mu_1 - \mu_2) + \frac{1}{2} \text{tr} \{ \Sigma_2^{-1} \Sigma_1 \} \newline &= \frac{1}{2}\left[\log\frac{|\Sigma_2|}{|\Sigma_1|} - d + \text{tr} \{ \Sigma_2^{-1}\Sigma_1 \} + (\mu_2 - \mu_1)^T \Sigma_2^{-1}(\mu_2 - \mu_1)\right]. \end{aligned} \]

因此：

\[ \begin{aligned} -D_{KL}[q_\phi(z|x), p(z)] &= - \frac12 * (-\log \prod \Sigma_{z|x} - J + \sum \Sigma_{z|x} + \sum_i \mu_{z|x}^2) \newline &= \frac12 \sum\left[\log (\Sigma_{z|x})_j + J - \sum (\Sigma_{z|x})_j - \sum_i (\mu_{z|x})_j^2)\right] \end{aligned} \]

• 和上面略微有些出入，不过无关紧要。第一张图中的 \((\Sigma_{z|x})^2_j\) 可能是因为那张图里的 \(\Sigma_{z|x}\) 是标准差而不是方差。

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另外，\(p(z)\) 其实可以不同，而且也是一个活跃的研究领域：比如说，可以通过 Bernoulli distribution 完成分类，通过 Laplacian distribution 实现 sparsity 等等。当然，我们选择的函数，必须要容易计算

• 比如 Gaussian 就是一个性质非常好，很容易计算的分布）

最后，我们设置 \(p(z)\) 为一个 fixed distribution，就是为了让最后学习出来的 z 满足这样性质良好的分布，i.e. 我们使用高斯分布来采样 \(z\)，可以生成 reasonable 的图像。

\(\mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z)]\)

我们使用数据集中的 \(x\)，通过 encoder \(q_\phi(z|x)\)，生成若干个 \(z\) 出来（记作 \(Z\)），然后就是： $$ \mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z)] \approx \frac1{|Z|}\sum_{z \in Z} \log p_\theta(x|z) $$

How to Train (in Details)?

1. 将数据集的一个 x 通过 encoder，得到 \(z_x \sim q_\phi(z|x)\)
2. 计算出该 x 为 condition 下的 KL 散度
3. 同时，通过 \(z_x\) 这个高维高斯随机变量，采样得到若干个 z
4. 再将这些 z 通过 decoder，得到若干个 \(\log p_\theta(x|z)\)
5. 计算出 \(\mathbb E_{z \sim q_\phi(z|x)}[\log p_\theta(x|z)] \approx \frac1{|Z|}\sum_{z \in Z} \log p_\theta(x|z)\)
6. 从而，通过 (2),（5)，我们就得到了 \(\log p(x)\) 的一个估计的下界
7. 对每一个数据集里的 x 都重复这样的操作，就计算得到了这个数据集的 likelihood 的下界。我们的目标就是最大化这个 likelihood，梯度上升即可

How to Generate?

由于 \(z\) 就是一个标准的高斯分布，因此我们可以直接进行采样，然后生成 \(p_{x|z}(x)\)，然后再在 \(p_{x|z}(x)\) 中对 x 进行采样，从而得到结果 \(x\)。

Interpretability

通过调整里面的参数，可以得到不同的分布。由于 z 的每两个参数之间是独立的，因此可以这样得到某一个参数的实际含义。

Practice: Image Editing

不足之处，就是 VAE 会导致图片变模糊——这有可能是因为我们对图片采用了不恰当的假设，图片的真实高斯分布不是对角矩阵。

Pros and Cons of Autoregressive Models and VAE

VQ-VAE2

如上图：

1. 使用多层的 encoder 以及 decoder
2. 在每一层上，使用 PixelCNN

GAN

GAN 使用一个生成器和一个判别器：

其中，z 就是一个简单的分布（比如标准高斯/均匀），通过生成器 G，转化成另一个分布。我们的目标就是：让这个分布 G(z) 与图像的分布尽量靠近。

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我们再训练一个鉴别器 D。

我们的目标函数就是： $$ \min_G \max_D (E_{x \sim p_{data}}[\log D(x)] + E_{z \sim p(z)}[\log(1-D(G(z)))]) $$ 其中： $$ \begin{aligned} \max_D (E_{x \sim p_{data}}[\log D(x)] + E_{z \sim p(z)}[\log(1-D(G(z)))]) &= \max_D \int p_{data}(x) \log D(x) + p_G(x) \log(1-D(x)) \mathrm dx \newline &\leq \int \max_{D(x)} p_{data}(x) \log D(x) + p_G(x) \log(1-D(x)) \mathrm dx \end{aligned} $$ 又由于：

\[ \mathop{\arg\max}_{D(x)} p_{data}(x) \log D(x) + p_G(x) \log(1-D(x)) \mathrm dx = \frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_G(x)} \]

因此，令 \(D'(x) = \frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_G(x)}\)，就有 \(\int p_{data}(x) \log D'(x) + p_G(x) \log(1-D'(x)) \mathrm dx = \int \max_{D(x)} p_{data}(x) \log D(x) + p_G(x) \log(1-D(x)) \mathrm dx\)，从而：

• \(\max_D \int p_{data}(x) \log D(x) + p_G(x) \log(1-D(x)) \mathrm dx = \int \max_{D(x)} p_{data}(x) \log D(x) + p_G(x) \log(1-D(x)) \mathrm dx\)

因此： $$ \begin{aligned} &\max_D (E_{x \sim p_{data}}[\log D(x)] + E_{z \sim p(z)}[\log(1-D(G(z)))]) \newline = &\int \max_{D(x)} p_{data}(x) \log D(x) + p_G(x) \log(1-D(x)) \mathrm dx \newline = &\int p_{data}(x) \log \frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_G(x)} + p_{G}(x) \log (1-\frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_G(x)}) \mathrm dx \newline \end{aligned} $$ 进一步的推导如下：

由于 Jensen-Shannon Divergence 是一个度量，因此在 JSD 取到最小值，当且仅当 p 和 q 相等。

Problem: Gradient Vanishing

为了避免一开始的梯度消失（如图中蓝线所示），我们可以将 \(\log (1 - D(G(z)))\) 改成 \(\log D(G(z))\)。这样，两个公式在趋势上是一致，形式上是类似的，但是后者在一开始可以有比较大的梯度。

Caveats of GAN

1. 上文中说到：令 \(D'(x) = \frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_G(x)}\)。但是，实际上 \(D\) 可能根本表示不出来右边这个函数。

2. 虽然取到最小值的时候，JSD 可以保证两个分布相等，但是这是非凸优化问题，不能保证收敛到最小值

   • 特别是：JS Divergence 在两个分布相差很大的时候，很容易产生梯度消失的现象：

     

   • 我们可以通过 Wasserstein GAN 来解决这个问题

     • 期望最小化的目标函数不是 JSD，而是 Wasserstein Metric：\(\text{arg min}_\theta W(p, p_\theta) = \text{arg min}_\theta \inf_{\pi \in \Pi(p,q)} \mathbb{E}_{(x,y) \sim \pi}\)
     • 通过 Kantorovich-Rubinstein对偶定理 (Proof)，让 Wasserstein 距离更容易计算：\(W(p, q) = \inf_{\pi \in \Pi(p,q)} \mathbb{E}_{(x,y) \sim \pi} \left[ \|x - y\|^2 \right] = \sup_{\|h\|_L \leq 1} \left( \mathbb{E}_{x \sim p} [h(x)] - \mathbb{E}_{y \sim q} [h(y)] \right)\)
     • 从而，我们就可以优化 \(\min_G \max_D (E_{x \sim p_{data}}[D(x)] - E_{z \sim p(z)}[D(G(z))])\)
     • 当然，需要保证 \(\|D\|_L \leq 1\)​。这一点可以采用简单暴力的 clip 操作完成。

3. 最后一点，JSD 并不是 metric，因为不满足三角形不等式。当然这一点貌似无关紧要。

Practices of GAN

我们除了在 z 上随机取点以外，还可以通过 vector math 来进行更加复杂的操作。比如在两个 z 向量之间进行插值，就可以得到 very non-trivial interpolation between their corresponding images；乃至是 man w glasses - man w/o glasses + woman w/o glasses = woman w glasses。

Conditional GAN

为了在 GAN 中加入条件信息，我们需要向生成器和鉴别器中引入这个信息。

比如，可以通过下面的方式引入：

当然，也可以直接将标签 concatenate 到生成器的随机向量 z 后面——这个标签可以是经过 embedding 的，从而有着更多的信息。