[2] Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. But another way to constrain the representations to be compact is to add a sparsity contraint on the activity of the hidden representations, so fewer units would "fire" at a given time. We won't be demonstrating that one on any specific dataset. Because the VAE is a generative model, we can also use it to generate new digits! Then, we randomly sample similar points z from the latent normal distribution that is assumed to generate the data, via z = z_mean + exp(z_log_sigma) * epsilon, where epsilon is a random normal tensor. By: Chitta Ranjan, Ph.D., Director of Science, ProcessMiner, Inc. Building Autoencoders in Keras 원문: Building Autoencoders in Keras 이 문서에서는 autoencoder에 대한 일반적인 질문에 답하고, 아래 모델에 해당하는 코드를 다룹니다. At this point there is significant evidence that focusing on the reconstruction of a picture at the pixel level, for instance, is not conductive to learning interesting, abstract features of the kind that label-supervized learning induces (where targets are fairly abstract concepts "invented" by humans such as "dog", "car"...). To build a LSTM-based autoencoder, first use a LSTM encoder to turn your input sequences into a single vector that contains information about the entire sequence, then repeat this vector n times (where n is the number of timesteps in the output sequence), and run a LSTM decoder to turn this constant sequence into the target sequence. Encoder-Decoder Architecture 2. Otherwise scikit-learn also has a simple and practical implementation. Cross-entropy loss, aka log loss, measures the performance of a model whose output is a probability value between 0 and 1 for classification. I have to say, it is a lot more intuitive than that old Session thing, so much so that I wouldn’t mind if there had been a drop in performance (which I didn’t perceive). In the callbacks list we pass an instance of the TensorBoard callback. So our new model yields encoded representations that are twice sparser. Such tasks are providing the model with built-in assumptions about the input data which are missing in traditional autoencoders, such as "visual macro-structure matters more than pixel-level details". The encoder and decoder will be chosen to be parametric functions (typically neural networks), and to be differentiable with respect to the distance function, so the parameters of the encoding/decoding functions can be optimize to minimize the reconstruction loss, using Stochastic Gradient Descent. The encoder will consist in a stack of Conv2D and MaxPooling2D layers (max pooling being used for spatial down-sampling), while the decoder will consist in a stack of Conv2D and UpSampling2D layers. The models ends with a train loss of 0.11 and test loss of 0.10. This allows us to monitor training in the TensorBoard web interface (by navighating to http://0.0.0.0:6006): The model converges to a loss of 0.094, significantly better than our previous models (this is in large part due to the higher entropic capacity of the encoded representation, 128 dimensions vs. 32 previously). We're using MNIST digits, and we're discarding the labels (since we're only interested in encoding/decoding the input images). Variational autoencoders are a slightly more modern and interesting take on autoencoding. Since the latent vector is of Here's how we will generate synthetic noisy digits: we just apply a gaussian noise matrix and clip the images between 0 and 1. But I don't know which loss function I should use ? Here we will learn the details of data preparation for LSTM models, and build an LSTM Autoencoder for rare-event classification. Why does unsupervised pre-training help deep learning? It fits. Hinton et al. Compared to the previous convolutional autoencoder, in order to improve the quality of the reconstructed, we'll use a slightly different model with more filters per layer: Now let's take a look at the results. As a result, a lot of newcomers to the field absolutely love autoencoders and can't get enough of them. How implement 1d covolutional autoencoder for text data in Keras? Tested on Keras with a Tensorflow backend. In Keras, this can be done by adding an activity_regularizer to our Dense layer: Let's train this model for 100 epochs (with the added regularization the model is less likely to overfit and can be trained longer). In this tutorial, we will answer some common questions about autoencoders, and we will cover code examples of the following models: Note: all code examples have been updated to the Keras 2.0 API on March 14, 2017. 2016より引用, 横軸はパラメータ数になっており、パラメータ数を同じにした条件で比較することができます。まず、畳み込み層の存在は非常に重要であることが分かります。さらにCNN同士で比較すると深さも非常に重要であることが分かります。パラメータ数を増やすことによっても正確度は上がりますが、深さごとに限界があるように見えます。, MLPの結果を見ると、深いほどいいというわけではなく、4・5層よりも2・3層の方が良いという点も面白いです。, この研究結果は普通のCNN・MLPに対するものですが、Autoencoderでも畳み込み層を入れることにより、うまく学習できるようになることが期待されます。では実装してみましょう。, まずは畳み込み層を見てみましょう。デフォルトではborder_mode='valid'なのですが、’same’を指定しています。’valid’の場合、（フィルタのサイズやストライドにもよりますが）出力のサイズは入力に対して小さくなります。一方、’same’を指定するとゼロパディングが適用され、畳み込み層の入力と出力のサイズが同じになります（ストライドが1の場合）。, プーリング層では、pool_size=(2, 2)と設定しています。ストライドを指定しない場合は、pool_sizeと同じ幅のストライドが適用されます。, エンコードの過程でプーリングを行っている（downsampling）のでサイズが小さくなっています。デコード時にはこのサイズを大きくしてやる必要があるのでUpSampling2Dを使っています。UpSampling2D((2, 2))の場合は、1つの入力に対して同じ値が4つ出力されることになります。, 途中の入力や出力の形がどうなっているのかイメージしづらいと思いますので、図を出力してみましょう。, 真ん中では (8, 4, 4) という形になっていますが、出力では (1, 28, 28) と入力と同じ形に戻っていることが分かります。, mnist.load_data()で読み込んだ直後のx_trainは (60000, 28, 28) という形をしていますが、これを畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network, CNN）でよく使われる形 (60000, 1, 28, 28) に変換しています。MNISTはグレースケールの画像なのでチャネルが1となっています。x_testも同様の変換を行っています。, 今回はTensorBoardを使って学習曲線を出力してみましょう。KerasのバックエンドはTensorFlowまたはTheanoから選択することができますが、TensorBoardを使うためにはTensorFlowに設定しておく必要があります。バックエンドは~/.keras/keras.jsonという設定ファイルで切り替えることができます。, 次にターミナルでTensorBoardサーバーを立ち上げ、/tmp/autoencoderに保存してあるログを読み込むようにします。, http://0.0.0.0:6006（逆さまにするとgoog(le)になる）にブラウザからアクセスすると、学習の経過をリアルタイムでモニタリングすることができます。, CPUで試したところ1エポックあたり350秒程度かかりました。CPUでもギリギリいける範囲かもしれませんが、GPUが使えるのであればそちらの方が良いかと思います。AWSのGPUでは1エポックあたり50秒程度でした。, TensorFlowの場合は、GPUを利用できる環境で実行すると、CPUの場合と同じように実行するだけで自動的にGPUを使って計算してくれます。TheanoでのGPUの使用方法は過去記事で紹介していますので、そちらも参考にしてみてください。, 今回は50エポックまで計算しましたが、計算を続ければまだまだ誤差が小さくなりそうです。, せっかくなので、エンコードされた画像も可視化してみましょう。(8, 4, 4) という形をしています。以下のようにして出力することができます。, エンコードされた画像は、このように人間には認識できない画像になっています。また、Matplotlibはデフォルトでは補完して出力するようになっていますが、4x4の解像度が低い画像は生の値で出力した方が良いと思うので、interpolation='none'と指定しています。Matplotlibの補完に関してはこちらの記事が参考になるかと思います。, という形をしていて、単純に入力と出力の違いがなるべく小さくなるように学習していくのでした。そして、Overcomplete Autoencoderというコード\(\boldsymbol{h}\)の次元が入力\(\boldsymbol{x}\)の次元よりも大きいモデルでは、単純に値をコピーすることで、入力と出力の違いをゼロにできてしまうという問題がありました。, この問題を解決するために、Sparse Autoencoderでは\(\Omega(\boldsymbol{h})\)というペナルティ項を入れました。ここでは別のアプローチを考えます。, を最小化します。ここで、\(\tilde{\boldsymbol{x}}\)は入力にノイズを加えたものを表します。ノイズが加わった入力からオリジナルの入力を復元しないといけないので、単純に値をコピーするわけにはいかなくなります。そのため、ノイズを除去するだけでなく、良い特徴を学習できるようになると考えられます。, 黒い線は、低次元に折りたたまれた\(\boldsymbol{x}\)の分布を表します。赤い印は、それぞれの訓練データに対応します。これらの訓練データにノイズを加える操作は、灰色の線のように、\(\boldsymbol{x}\)の分布から少し外れた場所を考えることを意味します。緑の矢印は、ノイズが加わったデータ\(\tilde{\boldsymbol{x}}\)を\(\boldsymbol{x}\)にマッピングする様子を表しています。Denoising Autoencoderは、\(\tilde{\boldsymbol{x}}\)から\(\boldsymbol{x}\)をうまく復元できるように学習していくため、この緑の矢印を学習していると考えることもできるでしょう。, では実装してみましょう。まず、正規分布のノイズを加え、0から1の間の値を取るようにクリップします。, 無事にノイズを加えることができました。なんとか元の文字を認識することができますが、認識がかなり困難なものもあります。Autoencoderはうまくノイズを除去することができるでしょうか。Convolutional Autoencoderの章で扱ったモデルを少し変更し、フィルタを多くしてみます。, ノイズを加えた画像を入力、ノイズのないオリジナルの画像をラベルとして学習させます。, TensorBoardはデフォルトではlog_dir='./logs'という設定になり、./logs配下にログが出力されます。ディレクトリが存在しない場合は自動的に作られます。また、write_graph=Falseと指定することにより、グラフを出力しないようになり、ログファイルのサイズが小さくなります。デフォルトではTrueに設定されています。, CPUだと1エポックあたり約750秒もかかってしまうので、GPUを使うと良いと思います。GPUの場合は1エポックあたり100秒程度です。, 無事にノイズを除去することができました。ノイズを加えた画像は人間が見ても認識が困難になっているものもありますが、かなりうまくノイズを除去できていることが分かります。, 中間層が1層の単純なAutoencoderから始まり、簡単な解説を加えながらDenoising Autoencoderなど様々なAutoencoderを見ていきました。Kerasを使って非常に簡単に実装することもできました。, 他に有名なものとしては、生成モデルの一つであるVariational Autoencoder (VAE)があります。別記事としてこちらも紹介したいと思っています。, We are a technology company that specializes in deep learning. For 2D visualization specifically, t-SNE (pronounced "tee-snee") is probably the best algorithm around, but it typically requires relatively low-dimensional data. You will need Keras version 2.0.0 or higher to run them. This is different from, say, the MPEG-2 Audio Layer III (MP3) compression algorithm, which only holds assumptions about "sound" in general, but not about specific types of sounds. With appropriate dimensionality and sparsity constraints, autoencoders can learn data projections that are more interesting than PCA or other basic techniques. Text Summarization Encoders 3. We do not have to limit ourselves to a single layer as encoder or decoder, we could instead use a stack of layers, such as: After 100 epochs, it reaches a train and validation loss of ~0.08, a bit better than our previous models. (image source) history = autoencoder.fit(normal_train_data, normal_train_data This differs from lossless arithmetic compression. Here we will scan the latent plane, sampling latent points at regular intervals, and generating the corresponding digit for each of these points. First, we'll configure our model to use a per-pixel binary crossentropy loss, and the Adam optimizer: Let's prepare our input data. a generator that can take points on the latent space and will output the corresponding reconstructed samples. Kerasで畳み込みオートエンコーダ（Convolutional Autoencoder）を3種類実装してみました。 オートエンコーダ（自己符号化器）とは入力データのみを訓練データとする教師なし学習で、データの特徴を抽出して組み直す手法です。 Keras is a Deep Learning library for Python, that is simple, modular, and extensible. Autoencoder is a type of neural network that can be used to learn a compressed representation of raw data. Text Variational Autoencoder in Keras 05 May 2017 17 mins read Welcome back guys. Model ( input_img , decoded ) Let's train this model for 100 epochs (with the added regularization the model is less likely to overfit and can be trained longer). Denoising autoencoders with Keras, TensorFlow, and Deep Learning In the first part of this tutorial, we’ll discuss what denoising autoencoders are and … In picture compression for instance, it is pretty difficult to train an autoencoder that does a better job than a basic algorithm like JPEG, and typically the only way it can be achieved is by restricting yourself to a very specific type of picture (e.g. Let's take a look at the reconstructed digits: We can also have a look at the 128-dimensional encoded representations. Let's find out. They are rarely used in practical applications. We can try to visualize the reconstructed inputs and the encoded representations. The difference between the two is mostly due to the regularization term being added to the loss during training (worth about 0.01). Our reconstructed digits look a bit better too: Since our inputs are images, it makes sense to use convolutional neural networks (convnets) as encoders and decoders. That's it! Close clusters are digits that are structurally similar (i.e. Here's a visualization of our new results: They look pretty similar to the previous model, the only significant difference being the sparsity of the encoded representations. It's simple! NLP & Text Generation Using A Variational Autoencoder The code above is a Keras implementation of the ideas in this paper: Generating Sentences from a Continous Space. the learning of useful representations without the need for labels. I'm trying to build a very simple autoencoder using only LSTM layers in Keras. 주요 키워드 a simple autoencoders based on a font. First, an encoder network turns the input samples x into two parameters in a latent space, which we will note z_mean and z_log_sigma. For the sake of demonstrating how to visualize the results of a model during training, we will be using the TensorFlow backend and the TensorBoard callback. I'm trying to implement an autoencoder for text. If you squint you can still recognize them, but barely. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. 32-dimensional), then use t-SNE for mapping the compressed data to a 2D plane. Deep Residual Learning for Image Recognition, a simple autoencoder based on a fully-connected layer, an end-to-end autoencoder mapping inputs to reconstructions, an encoder mapping inputs to the latent space. It doesn't require any new engineering, just appropriate training data. 2015）。, 通常のラベルを使った学習では、例えば猫に関する訓練データであれば、猫以外のクラスに属する確率はゼロとして扱われます。しかし、教師モデルの予測では、猫である確率が一番高くとも、犬や虎である確率も僅かに存在しているはずです。生徒モデルは、ラベルとは異なる他のクラスである確率も含めて学習することになります。, 蒸留を行うと、生徒モデルは教師モデルよりも浅く小さなモデルであるにも関わらず、教師モデルと同等の正確度を出せることが分かっています。教師モデルの予測は、正解となるクラスだけでなく、それ以外のクラスに対する確率も含んでいるため、より多くの情報を持っていることになります。これにより、生徒モデルはうまく学習できると考えられます。, 生徒モデルは教師モデルよりも小さなモデルであるため、少ない計算量で済むようになります。何かサービスをリリースする時には蒸留を使って、生徒モデルをデプロイすると良さそうです。, Deep Autoencoderの章で、中間層が1層以上あれば十分な表現力を持てるがうまく学習できるかどうかは別問題という話をしました。今のところ、浅いニューラルネットワークに学習させる最も良い方法は蒸留だと考えられます。蒸留によって限界性能を引き出しつつ、層数や畳み込みによってどう正確度が変化するかを見れば、層数や畳み込みの重要性をある程度見極めることができるでしょう。では実験結果を見てみましょう。, 生徒モデルの精度の変化。データはCIFAR10を使用。10Mに位置する水平方向の線は、蒸留なしで学習させた場合の正確度を示す。Urban et al. And you don't even need to understand any of these words to start using autoencoders in practice. 2015, Distilling the Knowledge in a Neural Network. Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはCNTK，Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです．Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました．アイデアから結果に到達するまでのリードタイムをできるだけ小さくすることが，良い研究をするための鍵になります． 次のような場合で深層学習ライブラリが必要なら，Kerasを使用してください: 1. # This is the size of our encoded representations, # 32 floats -> compression of factor 24.5, assuming the input is 784 floats, # "encoded" is the encoded representation of the input, # "decoded" is the lossy reconstruction of the input, # This model maps an input to its reconstruction, # This model maps an input to its encoded representation, # This is our encoded (32-dimensional) input, # Retrieve the last layer of the autoencoder model, # Note that we take them from the *test* set, # Add a Dense layer with a L1 activity regularizer, # at this point the representation is (4, 4, 8) i.e. It is therefore badly outdated. Then let's train our model. 128-dimensional, # At this point the representation is (7, 7, 32), # We will sample n points within [-15, 15] standard deviations, Unsupervised Learning of Visual Representations by Solving Jigsaw Puzzles, Kaggle has an interesting dataset to get you started. Today brings a tutorial on how to make a text variational autoencoder (VAE) in Keras with a twist. The following paper investigates jigsaw puzzle solving and makes for a very interesting read: Noroozi and Favaro (2016) Unsupervised Learning of Visual Representations by Solving Jigsaw Puzzles. Today two interesting practical applications of autoencoders are data denoising (which we feature later in this post), and dimensionality reduction for data visualization. 容易に素早くプロトタイプの作成が可能（ユーザーフレンドリー，モジュール性，および拡張性による） 2… You could actually get rid of this latter term entirely, although it does help in learning well-formed latent spaces and reducing overfitting to the training data. The top row is the original digits, and the bottom row is the reconstructed digits. 2016 Book, Deep Learning, Ian Goodfellow Yoshua Bengio and Aaron Courville, Book in preparation for MIT Press. In the previous example, the representations were only constrained by the size of the hidden layer (32). It's simple: we will train the autoencoder to map noisy digits images to clean digits images. It's a type of autoencoder with added constraints on the encoded representations being learned.