Deep Directed Generative Models with Energy-based Probability Estimation

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1. Deep Directed Generative Models with Energy-Based Probability Estimation 米岡　大輔
2. 概要 • 世にはenergy functionを用いて生成プロセスを定義するモデル(生成モデ ル)が沢山ある • しかし，それらは一般的に分配関数の計算が難しい • MCMCなどの方法があるが，それも時間やコストがかかる • GANのアイディアを援用し，classifierと同時にenergy functionをdeep learningで学習することで，MCMCを使わない方法を提案
3. Introduction • LeCun(1998)は画像分類において，予測誤差最小の基準 の代わ りにエネルギー関数 を定義すること提案 – エネルギーの大小とrandom variableを結びつけて考えることができる – Boltzmann machine, Restricted Boltzmann machine, Hopfield modelなんかを　 同一の枠組みで捉えられる • しかし，エネルギーを用いたモデルの最尤法は分配関数の計算が困難 – ガウス分布やベルヌーイ分布などの単純な分布を使う – MCMCを使う • 多峰すぎると困難
4. 提案手法の概要 • MCMCの計算を避けるため（というか，分配関数の陽な計算を避ける ため）に以下（の２つの見方）を導入 • エネルギー関数 – 尤度関数（の勾配）をサンプルにより経験的に学習 – マルコフ連鎖からのサンプルではなく，生成モデルからのサンプルと 考 える • 生成関数 (generator) – GANと同じような枠組みで学習 • Discriminator (識別関数)がエネルギー関数としてみなせる • Low energy = real data • High energy = fake data – Discriminatorはエネルギー関数なので勾配も計算可能
5. Energy-Based model • 低いエネルギーほど確率としては起こりやすい • Product of Experts (PoE) – ボルツマン分布(ギブス分布とも呼ばれる) – Expertsは • エネルギーを最適化するということは，分配関数を考えなくても良い ということ
6. GANのアイディア • まずはなんかすごい画像を見てください • Deep Convolutional GAN [Randford+, ‘16]
7. GANのイメージ 画像が本物か偽 物か識別 Discriminator （正確に識別し たい） Generator （本物に近い絵 を作りたい） 絵を生成 騙せ たか な？ 識別 生成 識別，生成を交互に学習 して精度向上
8. Learning and Intractability • 真の（データ）分布　　に近づけるように を訓練する • KLの最小化　＝　尤度の最大化 • Loss関数： • Empiricalに(6)を計算しようとすると，勾配は 　 で定義される(∵　　　　　　　　　　　　　　　) 真の分布による期待値をサン プル平均で置き換えることに より近似可能 計算困難でMCMC(他には平均場近似法やコン トラスティブダイバージェンス法)など使う →ここをneural netにしよう 勾配の update rule
9. Training models as a classification problem • [Bengio, ’09] [Hinton, ’99] は前スライドの勾配のupdate ruleはclassifierの 学習である，と提案 • yを用意して • Classifierはシグモイド関数σを用いて • 簡単のために • Ψの学習は ←(7)と同じupdate ruleに なる
10. Proposed model • Energy-based probabilistic model • エネルギー関数と生成関数(generator)という２つの視点 – 両者は同じになってほしいが，実際は交互に訓練 • 1st step: • 2nd step: • 最終的には ここをNeural net (Deep generative model)で推定 ここが一致するように訓練
11. Deep Energy model • Rule (7)と(9)でDeep energy modelを訓練 • (7)のnegative phaseをdeep generative modelからのサンプルで代用
12. Deep Generative model • このモデルの目的 1. 効率的（non-iterative）なサンプルの生成 2. Deep energy modelのnegative phaseを近似するためのサンプル生成 • サンプル生成は普通の伝承サンプル 1. 　　　　　　　　からｚをサンプル 2. zを (deep generative model)に放り込んで変換 3. で を構成 • KLを最小化することでモデル を訓練 – 第一項 – 第二項 Back-propagationで計算可能らしい ↓正則化項(エントロピー)として働く ↑Batch処理にしている
13. Relation to GAN • GANはdiscriminatorとgeneratorという２つのモデルを同時に訓練すると いうアイディア • 今回はdiscriminatorがenergy-functionであるモデルを提案 • 相違点 – GANのdiscriminatorはconstant outputに収束しがち • 結果として，どんなinputを入力しても，D=0.5を出しがち – GANは最初の方にどのような学習をしていたかを記憶していない – 提案手法はdiscriminatorはサンプルがtraining dataから来たものなのか，それ ともこれまでのgeneratorのいずれかから来たものなのかを判定する • GANのdiscriminatorはサンプルがtrainingか今現在のgeneratorから来たものなのか を判定する • 結果として，GANのdiscriminatorはtrivialな判別器を作ってしまいがちだが，提 案手法はこれを避けられる