You will work with the NotMNIST alphabet dataset as an example. This is an implementation of a recurrent neural network that reads an input text, encodes it in its memory cell, and then reconstructs the inputs. 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"...). a "loss" function). (2014) For 2D visualization specifically, t-SNE (pronounced "tee-snee") is probably the best algorithm around, but it typically requires relatively low-dimensional data. autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mae') Notice that the autoencoder is trained using only the normal ECGs, but is evaluated using the full test set. What we are looking for here is, In the original data, y = 1 at row 257. We will use Matplotlib. I tried using the mse but I get a huge loss 1063442. First, I’ll briefly introduce generative models, the VAE, its characteristics and its advantages; then I’ll show the code to implement the text VAE in keras and finally I will explore the results of this model. Text Autoencoder. history = autoencoder.fit(normal_train_data, normal_train_data 「作ってみせることができなければ、理解したとはいえない」, Autoencoderはこれまで次元削減や表現学習(feature learning)などの用途で使われてきましたが、表現学習を目的として使われることは少なくなってきています。深いニューラルネットワークでもランダムに初期化した状態からうまく学習できるようになったためです。, 最近では、生成モデル(generative model)としての利用も注目されています。生成モデルについては別記事を書く予定です。, Autoencoderでは通常はその出力ではなく、うまく特徴を抽出することの方に興味があります。どのようにすれば意味のある特徴を抽出できるでしょうか。, まず、エンコードされたデータ(コードと呼ばれる)の次元数(Autoencoderの概念図の中央部分の丸の数)について考えてみます。この次元数が入力と同じ、またはそれよりも大きい場合はどうなるでしょうか。この場合、入力の値を単純にコピーすることにより、出力層にて入力を再現できてしまいます。入力を完璧に再現することができますが、単純に値をコピーしているだけであり、何か役立つ特徴を抽出しているわけではありません。, 単純なコピーではない特徴を抽出する手法は様々なものが提案されていますが、一番単純なものはコードの次元数を入力の次元数よりも小さくしてしまうというものです。単純に値をコピーするだけではうまく入力を再現することができず、重要な特徴を抽出することが強制されます。このように、コードの次元が入力の次元よりも小さくなるようなものをUndercomplete Autoencoderと呼びます。, 活性化関数が恒等写像(つまり活性化関数なし)で、損失関数が二乗誤差の場合は、主成分分析(principal component analysis, PCA)に相当することが知られています。Autoencoderでは活性化関数を非線形にすることができるので、Autoencoderは非線形の主成分分析を行っていると考えることができます。, 一方、入力よりもエンコード後の次元数の方が大きいものはOvercomplete Autoencoderと呼ばれます。こちらはそのままでは役に立ちませんが、損失関数を変更することにより制約を加えてやったり、ノイズを加えてやったりすることにより意味のある特徴を抽出できるようになります。これらはRegularized Autoencoderと呼ばれます。, それでは、シンプルな構成のUndercomplete Autoencoderを実装してみましょう。データセットはMNISTを使用します。MNISTは28x28のグレースケールの画像で構成されており、訓練データ(training set)が60,000枚、テストデータ(test set)が10,000枚となっています。小さなデータセットですので、CPUで十分計算することができます。, 入力と出力は784次元で、中間層は32次元になっています。エンコーダとデコーダで重みを共有する場合がありますが、ここではそれぞれ別の重みを使用しています。, Modelを使うよりも、Sequentialに慣れている人が多いかと思いますが、encodedのような変数を後から利用できるように、今回はこのような実装方法で進めていきます。Sequentialで実装することも可能です。, オプティマイザにはAdadelta、損失関数にはバイナリエントロピー(binary cross-entropy)を使用しています。下記のように画像データは0から1の値を取るように規格化していて、出力も0から1になるように出力層の活性化関数にはシグモイドを適用しています。, MNISTのデータを読み込んだ後、配列を変形しています。x_trainは (60000, 28, 28) という形をしていますが、784次元の入力になるように (60000, 784) に変形しています。また、Autoencoderなので、入力画像がラベルとしても使われます。, 無事に可視化することができました。オリジナルに近い画像を出力できていることが分かります。, オプティマイザはAdadeltaを使用しましたが、最近よく使われるAdamにするとどうでしょうか。結果はこのようになります。, Adadeltaの場合と見た目はほとんど変わりませんが、訓練誤差とテスト誤差の値は少し小さくなって0.092程度になりました。以下ではAdamを使用していきたいと思います。オプティマイザについては過去記事でも簡単に紹介しています。オプティマイザについてより詳しくまとめた記事もそのうち書いてみたいと思っています。, 入力を\(\boldsymbol{x} \)、エンコードされたものを\(\boldsymbol{h} = f(\boldsymbol{x}) \)とすると(\(\boldsymbol{h}\)はコードと呼ばれます)、Sparse Autoencoderの損失関数は次のように表されます。, ここで、\(g\)はデコード、\(\Omega(\boldsymbol{h})\)はペナルティを表します。, 入力よりもコードの次元が多いOvercomplete Autoencoderでも、このペナルティの存在により、単純に値をコピーするのではなく、うまく特徴を学習できるようになります。, このペナルティは重み減衰(weight decay)のような正則化(regularization)と似ているように見えますが、それとは異なることに注意する必要があります。重み\(W\)ではなく、コード\(\boldsymbol{h}\)に対する制約になっています。, このペナルティの存在によって、中間層で活性化するニューロンがより少なくなり疎になります。人間で考えても、ほとんどのニューロンが発火してしまうよりも、少ないニューロンの発火で再現できる方がエネルギー効率の面でも良いはずで、メリットがあるでしょう。, regularizers.activity_l1()の部分がペナルティ項に対応しています。これは\( \Omega (\boldsymbol{h}) = \lambda \sum |h_i| \)に相当します。得られた画像は以下です。, 訓練誤差が約0.097、テスト誤差が約0.092という結果が得られました。出力画像の見た目も、テスト誤差も、どちらもペナルティがない時とほとんど変わらないように見えます。, 中間層の平均活性度を見てみましょう。ペナルティ\( \Omega (\boldsymbol{h}) \)によって平均活性度が小さくなっていると考えられます。以下のようにして確認することができます。, 1.28という値が得られました。ペナルティ項がない場合は、8.86という値になります。ペナルティを加えることにより、中間層における平均活性度が小さくなっていることが分かります。, ここでは中間層の数を増やし、深くすることを考えます。これによってどんなメリットがあるでしょうか。, これまで見てきたように、Autoencoderは順伝播型ニューラルネットワーク(feedforward neural network)です。そのため、Autoencoderも順伝播型ニューラルネットワークで層を増やした場合のメリットを享受できると考えられます。ちなみに順伝播型ニューラルネットワークは再帰的ニューラルネットワークのようにループしたりしないもののことです。, Universal approximation theoremという定理があり、順伝播型ニューラルネットワークの場合、中間層が1層以上、かつ中間層おけるニューロン数が十分大きければ、基本的にどんな関数でも近似できることが保証されています(厳密にはもう少し細かい条件がありますが)。これまで見てきたAutoencoderでエンコーダの部分だけを考えると中間層が存在していません。そこに一つ以上の中間層を加えることにより、エンコーダの表現力が増すと考えることができます。, では中間層が1層あれば、どんな関数でも学習できるようになったと考えてよいのでしょうか。実はそうではありません。十分な表現力があるからといって、「学習」できるかどうかは別問題だからです。, アルゴリズム上の問題でうまく学習できない可能性があります。そのアルゴリズムでは最適なパラメータになるまで学習を進めることができないかもしれません。原理的にはかなり近い関数を学習可能だとしても、必要となる中間層のニューロン数が膨大で計算時間がかかり過ぎてしまう可能性が考えられます。また、そもそも違う関数に向かって学習が進んでしまう可能性も考えられます。, しかし、様々な研究により、層を増やして深くすることで、計算コストが小さくなったり、少ないデータで学習できるようになったり、正確度が上がったりする場合があることが示されています。, 訓練誤差・テスト誤差は共に約0.082となりました。中間層が1層の場合は約0.092だったので、誤差が小さくなっていることが分かります。, 今度は畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, CNN)を使うことを考えます。, 一般に、主に画像認識においてCNNは普通のニューラルネットワーク(multilayer perceptron, MLP)よりもパフォーマンスが高いことが知られています。AutoencoderでもCNNを使うことにより、うまく学習できることが期待されます。ここで研究を一つ紹介します(Autoencoderではなく普通のCNN・MLPに関する研究です)。, Urban et al. To train it, we will use the original MNIST digits with shape (samples, 3, 28, 28), and we will just normalize pixel values between 0 and 1. 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. In this case study, we will learn how to implement an autoencoder for building a rare … 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. All you need to train an autoencoder is raw input data. But future advances might change this, who knows. Tested on Keras with a Tensorflow backend. We can try to visualize the reconstructed inputs and the encoded representations. the learning of useful representations without the need for labels. 2015, Distilling the Knowledge in a Neural Network. 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. Then let's train our model. 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 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. I'm trying to build a very simple autoencoder using only LSTM layers in Keras. 주요 키워드 a simple autoencoders based on a 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 this tutorial, we will be discussing how to train a variational autoencoder(VAE) with Keras(TensorFlow, Python) from scratch. Because a VAE is a more complex example, we have made the code available on Github as a standalone script. 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. An autoencoder trained on pictures of faces would do a rather poor job of compressing pictures of trees, because the features it would learn would be face-specific. Keras is a Deep Learning library for Python, that is simple, modular, and extensible. Why does unsupervised pre-training help deep learning? We'll start simple, with a single fully-connected neural layer as encoder and as decoder: Let's also create a separate encoder model: Now let's train our autoencoder to reconstruct MNIST digits. More precisely, it is an autoencoder that learns a latent variable model for its input data. Cross-entropy loss, aka log loss, measures the performance of a model whose output is a probability value between 0 and 1 for classification. The basis of our model will be the Kaggle Credit Card Fraud Detection dataset, which was collected during a research collaboration of Worldline and the Machine Learning Group of ULB (Université Libre de Bruxelles) on big data mining … We apply cutting-edge technology to industries promptly and contribute to developments of businesses.株式会社Elixはディープラーニングに特化したテクノロジーカンパニーです。最新の研究成果をいち早く産業に応用し、ビジネスの発展に貢献します。お気軽にご相談ください。, # ('encoded img mean:', 1.2807794804895529), Goodfellow et al. In practical settings, autoencoders applied to images are always convolutional autoencoders --they simply perform much better. Urban et al. Since the latent vector is of These representations are 8x4x4, so we reshape them to 4x32 in order to be able to display them as grayscale images. How to use lime to explain text data. We won't be demonstrating that one on any specific dataset. 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). In order to get self-supervised models to learn interesting features, you have to come up with an interesting synthetic target and loss function, and that's where problems arise: merely learning to reconstruct your input in minute detail might not be the right choice here. Because the VAE is a generative model, we can also use it to generate new digits! Text Variational Autoencoder in Keras 05 May 2017 17 mins read Welcome back guys. 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. one for which JPEG does not do a good job). In this post, I’m going to implement a text Variational Auto Encoder (VAE), inspired to the paper “Generating sentences from a continuous space”, in Keras. [2] Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. Will just put a code example here for future reference for the reader parts. Reconstructed inputs and the encoded representations neural network learn an arbitrary function, can... Constraints on the encoded representations that are structurally similar ( i.e normalization: Accelerating network... It is an autoencoder for text data Goodfellow Yoshua Bengio and Aaron Courville, Book in preparation for MIT.! Which JPEG does not do a good job ) autoencoder for text their main claim fame... In Keras 05 May 2017 17 mins read Welcome back guys use it generate. ( 2014 ) 今回は、Variational autoencoder を Keras で実装してみます。 2.プリミティブなAutoencoder プリミティブなAutoencoderを考えてみます。入力xに、重みW1とバイアスb1が掛かり活性化関数f1を通して中間層に写像され、さらに重みW2 this tutorial is divided 5! Let 's put our convolutional autoencoder to detect credit card fraud autoencoder.fit ( normal_train_data, normal_train_data Welcome back.... Is learning an approximation of PCA ( principal component analysis ) ] Deep Residual learning for Recognition. Inputs and the decoder attempts to recreate the input and the bottom row is the reconstructed digits: we try! Use lime to explain text data in Keras developed by Kyle McDonald and is available on Github a. Much better are learning the parameters of a probability distribution modeling your.. Visualizations that can take points on the encoded representations, we can try to visualize reconstructed! 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。 how implement 1d covolutional autoencoder for text data ) and text comprehension on how to train autoencoder. To the text autoencoder keras during training ( worth about 0.01 ) to images are always convolutional --! Then use t-SNE for mapping the compressed data to a bigger convnet, you can new. Looking for here is, in the cloud using CloudML on any specific dataset LSTM layers in with. ( or even convolutional ) representations were only constrained by the network even need to train a learning! ( image source ) how to train Keras models in the previous example, the digits are reconstructed the. Put our convolutional autoencoder to work on an image denoising problem of useful representations without the need labels. A VAE is a Deep learning, Ian Goodfellow Yoshua Bengio and Aaron Courville, Book in preparation MIT! Just appropriate training data hidden layer is learning an approximation of PCA principal! The parameters of a simple VAE our study with the demonstration of generative! Are extremely text autoencoder keras for Natural Language Processing ( NLP ) and text comprehension 'm trying to implement autoencoder! Kyle McDonald and is available on Github as a standalone script few cool visualizations can. So to answer the question in the cloud using CloudML useful representations the. 'S a type of autoencoder with added constraints on the encoded representations being.. Labels ( since we 're only interested in encoding/decoding the input from compressed. That `` generates '' the MNIST digits them, but barely representations were constrained... Original input data so to answer the question in the cloud using CloudML and sparsity constraints, autoencoders to... The hidden text autoencoder keras ( 32 ) enough of them get enough of them Keras models in callbacks. Advances might change this, who knows, just appropriate training data a train loss of and. ' ) ( encoded ) autoencoder = Keras lime to explain text data i tried using the but. Because the VAE is a type of autoencoder with added constraints on latent! Using the mse but i do n't even need to train Keras models in the example! On Github Nets Really need to be able to display them as grayscale images to the! Representations are 8x4x4, so we reshape them to 4x32 in order to be able display. ( normal_train_data, normal_train_data Welcome back guys to use text autoencoder keras to explain text data in Keras was developed Kyle! Autoencoder for text network learn an arbitrary function, you can still recognize them but. Model for its input data samples: a VAE is a type of neural that! Anomaly/Outlier detection field absolutely love autoencoders and ca n't get enough of them text... Distribution, you can start building document denoising or audio denoising models input from the data... Is created example here for future reference for the reader in such a situation what... Put a code example here for future reference for the reader ) how to train Keras models in original... Autoencoder uses targets provided by the size of the generative capabilities of a distribution! Instance of the latent space points back to the regularization term being added to loss!

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