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探究对深度学习模型VAE的时序性解耦

现代深度学习架构一直被描述为一个黑匣子：被输入数据，并期望从中得到一些结果 。然而，由于此类架构存在许多的复杂性，过程中发生的事情，通常难以解释和分析 。这已发展成为整个社会未能广泛接受深度学习的主要原因之一，尤其是对于关键任务应用程序 。
因此，“黑匣子”的解体已成为机器学习研究人员的一个重大开放问题，并且是该领域当前感兴趣的问题之一，这一研究领域通常被称为机器学习架构的“可解释性” 。在本文中，我们将讨论可解释性研究中的一个重要主题，即解耦问题 。
DisentangLED
Sequential VAE
光的解耦（Ddisentangled）
我们举个常见的例子：在日常生活中，太阳光看起来是白色的，但是如果我们让阳光通过三棱镜，就会发现阳光分别折射出多种色彩 。这说明白光其实是多种颜色混合的体现，而我们可以通过三棱镜把它分解成基本七种颜色，其中包括红、绿、蓝三原色 。
我们继续聊聊白光：在广泛意义上说光是由RGB三种颜色组成的 。这也就定义了光的解耦过程：光可以分离成R、G、B三种颜色，同时我们也可以用这三种颜色，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色 。
计算机定义颜色时R、G、 B三种成分的取值范围是0-255，0表示没有刺激量，255表示刺激量达最大值 。R、G、B均为255时就合成了白光，R、G、B均为0时就形成了黑色 。在这个区间范围内，我们可以通过任意的数值组合构造出无数种不同的颜色，让我们的生活充满色彩 。
白光和解耦又有什么关系呢？那关系就大了！我们下面简单聊一下一种深度学习模型——变分自编码器模型（VAE：variational autoencoder），然后用它来解释解耦 。
什么是VAE？
什么是VAE呢？那要先从AE开始说起了 。
AE（Autoencoder）

探究对深度学习模型VAE的时序性解耦
文章插图
上图由两个部分组成，第一个部分是编码器（Encoder），第二部分是解码器（Decoder），图片经过编码器得到一个潜在的编码（code），编码再通过解码器还原输入的图片，因此得到的编码就是图片在一个潜在空间的表示 。而编码器和解码器就是由神经网络组成的 。图中例子就是希望能够生成一张一样的图片 。
VAE （Variational Autoencoder）
变分编码器是自动编码器的升级版本，其结构跟自动编码器相似，也由编码器和解码器构成 。在AE中，输入一个图片得到一个的编码（code），但这个编码是一个固定的编码，使得模型没有很好的泛化功能 。所以VAE引入了一种新的方式有效解决了上述的问题，就是将编码问题变成一个分布问题，具体操作是在AE的基础上增加一个限制，迫使编码器得到的编码（code）能够粗略地遵循一个标准正态分布，这就是其与一般的自动编码器最大的不同 。
这样我们生成一张新图片就很简单了，我们只需要给它一个标准正态分布的随机隐含向量，这样通过解码器就能够生成我们想要的图片，而不需要给它一张原始图片先进行编码 。

探究对深度学习模型VAE的时序性解耦
文章插图
VAE的演变增加了模型的泛化性，以上图VAE的过程为例，当输入的图片是猫时，通过猫的特征来生成新的图片，VAE的好处就在于当输入的图片不是完整的图片时（训练集外），它依旧可以还原成原来的样子 。
在深度学习中，不管是什么样的模型，数据都很重要，而VAE的好处就在于 ：
它可以通过编码和解码的过程，通过抽样，生成新的数据 。这样对于机器学习就有了更多的数据支撑从而得到更好的模型效果 。
VAE在中间层会得到一个编码（code），也就是一个语义层，我们可以通过对于这个语义的理解，从而达到图片的分类、变换的效果 。
如果我们类比光的解耦（将光分离成R、G、B三种颜色），VAE（Variational Autoencoder）就可以理解成是深度学习框架的三棱镜 。
这是为什么呢？我们先给一个浅显的技术介绍，然后再回来聊颜色分离 。
VAE是一种深度学习框架，更具体来说，它是一种生成模型 。生成模型的操作很简单：它可以读取数据（多为图片），抽取数据的特征，然后自动生成有这些特征的新数据 。我们这里关心的是提取特征这个环节 。大多生成模型的特征提取模式，便是经过所谓的“潜在变量”（latent variables）来编码提取到的特征 。
这里的一个明显的问题便是：我们怎么判断正式数据里的某一个特征对应的是哪个语义变量？我们可以回到类比成颜色分离和生成的过程，将一种颜色先编码（encoder）成R，G，B，再通过解码（decoder）形成一种颜色 。
Disentangled Sequential VAE
随着对VAE的研究，越来越多的研究重点就放在了如何在VAE的基础上做到disentangled的过程 。以下简单介绍一下深兰科学院对于该项目的研究内容：对于时序的数据解耦出其数据的动态信息和静态信息，并理解静态信息和动态信息的语义，后续团队的目标也是基于当前的项目，进行这个主流方向的基础研究 。
本项目采用的数据是Sprites，这是个具有时序性的数据 。小精灵有着不同的颜色和动作，团队的任务就是通过这些小精灵的图片，解耦出小精灵的动态信息（小精灵的动作）和静态信息（小精灵的颜色） 。通过深度学习来获得小精灵动静态信息的语义，并理解这语义从而生成新的小精灵 。
如下图所示，通过深度学习得到小精灵的动态信息和静态信息，并改变他们的值的生成效果（上排是原始数据，下排是生成数据） 。
1. 改变静态信息（颜色）
2.改变动态信息
对于VAE时序性解耦的工作可以更容易地说明神经网络的可解释性，这样的任务不仅可以对神经网络的基础研究作出贡献，还可以应用到很多人工智能的项目中，例如对图像视频的处理；动静的解耦可以实现换脸等效果；在自然语言处理中，可以改变声音的种类等 。
【探究对深度学习模型VAE的时序性解耦】 编辑：jq
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