20 KiB
- Neurozoo
Neurozoo
Funkcja sigmoidalna
Funkcja sigmoidalna zamienia dowolną wartość („sygnał”) w wartość z przedziału $(0,1)$, czyli wartość, która może być interperetowana jako prawdopodobieństwo.
$$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$$
import torch
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + torch.exp(-x))
sigmoid(torch.tensor(0.6))tensor(0.6457)
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
x = torch.linspace(-5,5,100)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.plot(x, sigmoid(x))
fname = 'sigmoid.png'
plt.savefig(fname)
fname[[file:# Out[32]:
'sigmoid.png'
]]
PyTorch
Funkcja torch.sigmoid po prostu stosuje sigmoidę do każdego elementu tensora (element-wise).
import torch
torch.sigmoid(torch.tensor([0.6, 1.0, -5.0]))tensor([0.6457, 0.7311, 0.0067])
Istnieje również torch.nn.Sigmoid, które może być używane jako warstwa.
import torch.nn as nn
s = nn.Sigmoid()
s(torch.tensor([0.0, -0.2, 0.4]))tensor([0.5000, 0.4502, 0.5987])
Implementacja w Pytorchu
import torch.nn as nn
import torch
class MySigmoid(nn.Module):
def __init__(self):
super(MySigmoid, self).__init__()
def forward(self, x):
return 1 / (1 + torch.exp(-x))
s = MySigmoid()
s(torch.tensor([0.0, 0.5, 0.3]))tensor([0.5000, 0.6225, 0.5744])
Wagi
Funkcja sigmoidalna nie ma żadnych wyuczalnych wag.
Pytanie: Czy można rozszerzyć funkcję sigmoidalną o jakieś wyuczalne wagi?
Regresja liniowa
Softmax
W klasyfikacji wieloklasowej należy zwrócić musimy zwrócić rozkład prawdopodobieństwa po wszystkich klasach, w przeciwieństwie do klasyfikacji binarnej, gdzie wystarczy zwrócić jedną liczbę — prawdopodobieństwo pozytywnej klasy ($p$; prawdopodobieństwo drugiej klasy to po prostu $1-p$).
A zatem na potrzeby klasyfikacji wieloklasowej potrzeba wektorowego odpowiednika funkcji sigmoidalnej, to jest funkcji, która zamienia nieznormalizowany wektor $\vec{z} = [z_1,\dots,z_k]$ (pochodzący np. z poprzedzającej warstwy liniowej) na rozkład prawdopobieństwa. Potrzebujemy zatem funkcji $s: \mathcal{R}^k \rightarrow [0,1]^k$
spełniającej następujące warunki:
- $s(z_i) = s_i(z) \in [0,1]$
- $\Sigma_i s(z_i) = 1$
- $z_i > z_j \Rightarrow s(z_i) > s(z_j)$
Można by podać takie (błędne!) rozwiązanie:
$$s(z_i) = \frac{z_i}{\Sigma_{j=1}^k z_j}$$
To rozwiązanie zadziała błędnie dla liczb ujemnych, trzeba najpierw użyć funkcji monotonicznej, która przekształaca $\mathcal{R}$ na $\mathcal{R^+}$. Naturalna funkcja tego rodzaju to funkcja wykładnicza $\exp{x} = e^x$. Tym sposobem dochodzimy do funkcji softmax:
$$s(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\Sigma_{j=1}^k e^{z_j}}$$
Mianownik ułamka w definicji funkcji softmax nazywamy czasami czynnikiem normalizacyjnym: $Z(\vec{z}) = \Sigma_{j=1}^k e^{z_j}$, wtedy:
$$s(z_i) = \frac{e^{z_i}}{Z(\vec{z})}$$
Definicja w PyTorchu:
import torch
def softmax(z):
z_plus = torch.exp(z)
return z_plus / torch.sum(z_plus)
softmax(torch.tensor([3., -1., 0., 5.]))tensor([0.1182, 0.0022, 0.0059, 0.8737])
Soft vs hard
Dlaczego softmax? Czasami używa się funkcji hardmax, która np. wektora $[3, -1, 0, 5]$ zwróciłaby $[0, 0, 0, 5]$ — to jest po prostu wektorowa wersja funkcji zwracającej maksimum. Istnieje też funkcja hard*arg*max, która zwraca wektor one-hot — z jedną jedynką na pozycji dla największej wartości (zamiast podania największej wartości), np. wartość hardargmax dla $[3, -1, 0, 5]$ zwróciłaby $[0, 0, 0, 1]$.
Zauważmy, że powszechnie przyjęta nazwa softmax jest właściwie błędna, funkcja ta powinna nazywać się softargmax, jako że w „miękki” sposób identyfikuje największą wartość przez wartość zbliżoną do 1 (na pozostałych pozycjach wektora nie będzie 0).
Pytanie: Jak można zdefiniować funkcję softmax w ścisłym tego słowa znaczeniu („miękki” odpowiednik hardmax, nie hardargmax)?
PyTorch
Funkcja torch.nn.functional.softmax normalizuje wartości dla całego tensora:
import torch.nn as nn
nn.functional.softmax(torch.tensor([0.6, 1.0, -5.0]))tensor([0.4007, 0.5978, 0.0015])
… zobaczmy, jak ta funkcja zachowuje się dla macierzy:
import torch.nn as nn
nn.functional.softmax(torch.tensor([[0.6, 1.0], [-2.0, 3.5]]))tensor([[0.4013, 0.5987], [0.0041, 0.9959]])
Za pomocą (zalecanego zresztą) argumentu dim możemy określić wymiar, wzdłuż którego dokonujemy normalizacji:
import torch.nn as nn
nn.functional.softmax(torch.tensor([[0.6, 1.0], [-2.0, 3.5]]), dim=0)tensor([[0.9309, 0.0759], [0.0691, 0.9241]])
Istnieje również torch.nn.Softmax, które może być używane jako warstwa.
import torch.nn as nn
s = nn.Softmax(dim=0)
s(torch.tensor([0.0, -0.2, 0.4]))tensor([0.3021, 0.2473, 0.4506])
Implementacja w Pytorchu
import torch.nn as nn
import torch
class MySoftmax(nn.Module):
def __init__(self):
super(MySoftmax, self).__init__()
def forward(self, x):
ex = torch.exp(x)
return ex / torch.sum(ex)
s = MySigmoid()
s(torch.tensor([0.0, 0.5, 0.3]))tensor([0.5000, 0.6225, 0.5744])
Pytanie: Tak naprawdę wyżej zdefiniowana klasa MySoftmax nie zachowuje się identycznie jak nn.Softmax. Na czym polega różnica?
Przypadek szczególny
Sigmoida jest przypadkiem szczególnym funkcji softmax:
$$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} = \frac{e^x}{e^x + 1} = \frac{e^x}{e^x + e^0} = s([x, 0])_1$$
Ogólniej: softmax na dwuelementowych wektorach daje przesuniętą sigmoidę (przy ustaleniu jednej z wartości).
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
x = torch.linspace(-5,5,100)
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
a = torch.Tensor(x.size()[0]).fill_(2.)
m = torch.stack([x, a])
plt.plot(x, nn.functional.softmax(m, dim=0)[0])
fname = 'softmax3.png'
plt.savefig(fname)
fname[[file:# Out[19]:
'softmax3.png'
]]
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
import torch
import torch.nn as nn
x = torch.linspace(-5,5,10)
y = torch.linspace(-5,5,10)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
X, Y = torch.meshgrid(x, y)
m = torch.stack([X, Y])
z = nn.functional.softmax(m, dim=0)
ax.plot_wireframe(x, y, z[0])
fname = 'softmax3d.png'
plt.savefig(fname)
fname[[file:# Out[27]:
'softmax3d.png'
]]
Wagi
Podobnie jak funkcja sigmoidalna, softmax nie ma żadnych wyuczalnych wag.
Zastosowania
Podstawowym zastosowaniem funkcji softmax jest klasyfikacja wieloklasowa, również w wypadku zadań przetwarzania sekwencji, które mogą być interpretowane jako klasyfikacja wieloklasowa:
- przewidywanie kolejnego słowa w modelowaniu języka (klasą jest słowo, zbiór klas to słownik)
- przypisywanie etykiet (np. części mowy) słowom.
LogSoftmax
Ze względów obliczeniowych często korzysta się z funkcji LogSoftmax która zwraca logarytmy pradopodobieństw (logproby).
$$log s(z_i) = log \frac{e^{z_i}}{\Sigma_{j=1}^k e^{z_j}}$$
PyTorch
import torch.nn as nn
s = nn.LogSoftmax(dim=0)
s(torch.tensor([0.0, -0.2, 0.4]))tensor([-1.1971, -1.3971, -0.7971])
Niektóre funkcje kosztu (np. NLLLoss) zaimplementowane w PyTorchu
operują właśnie na logarytmach prawdopobieństw.
Przykład: klasyfikacja wieloklasowa
Na przykładzie rozpoznawania dyscypliny sportu: git://gonito.net/sport-text-classification.git
Wczytujemy zbiór uczący:
import gzip
from pytorch_regression.analyzer import vectorize_text, vector_length
texts = []
labels = []
labels_dic = {}
labels_revdic = {}
c = 0
with gzip.open('sport-text-classification/train/train.tsv.gz', 'rt') as fh:
for line in fh:
line = line.rstrip('\n')
line = line.replace('\\\t', ' ')
label, text = line.split('\t')
texts.append(text)
if label not in labels_dic:
labels_dic[label] =c
labels_revdic[c] = label
c += 1
labels.append(labels_dic[label])
nb_of_labels = len(labels_dic)
labels_dic {'zimowe': 0,
'moto': 1,
'tenis': 2,
'pilka-reczna': 3,
'sporty-walki': 4,
'koszykowka': 5,
'siatkowka': 6,
'pilka-nozna': 7}
Przygotowujemy model:
import torch.nn as nn
from torch import optim
model = nn.Sequential(
nn.Linear(vector_length, nb_of_labels),
nn.LogSoftmax()
)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())Funkcja kosztu to log-loss.
import torch
import torch.nn.functional as F
loss_fn = torch.nn.NLLLoss()
expected_class_id = torch.tensor([2])
loss_fn(torch.log(
torch.tensor([[0.3, 0.5, 0.1, 0.0, 0.1]])),
expected_class_id)tensor(2.3026)
Pętla ucząca:
iteration = 0
step = 50
closs = torch.tensor(0.0, dtype=torch.float, requires_grad=False)
for t, y_exp in zip(texts, labels):
x = vectorize_text(t).float().unsqueeze(dim=0)
optimizer.zero_grad()
y_logprobs = model(x)
loss = loss_fn(y_logprobs, torch.tensor([y_exp]))
loss.backward()
with torch.no_grad():
closs += loss
optimizer.step()
if iteration % 50 == 0:
print((closs / step).item(), loss.item(), iteration, y_exp, torch.exp(y_logprobs), t)
closs = torch.tensor(0.0, dtype=torch.float, requires_grad=False)
iteration += 1
if iteration == 5000:
breakModel jest tak prosty, że jego wagi są interpretowalne.
with torch.no_grad():
x = vectorize_text('NBA').float().unsqueeze(dim=0)
y_prob = model(x)
torch.exp(y_prob)tensor([[0.0070, 0.0075, 0.0059, 0.0061, 0.0093, 0.9509, 0.0062, 0.0071]])
with torch.no_grad():
x = vectorize_text('NBA').float().unsqueeze(dim=0)
ix = torch.argmax(x).item()
model[0].weight[:,ix]tensor([-2.3693, -2.3421, -2.4205, -2.4353, -2.1499, 2.5163, -2.4351, -2.4546], grad_fn=<SelectBackward>)
Możemy nawet zaprezentować wykres przedstawiający rozmieszczenie słów względem dwóch osi odnoszących się do poszczególnych wybranych dyscyplin.
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
with torch.no_grad():
words = ['piłka', 'klub', 'kort', 'boisko', 'samochód']
words_ixs = [torch.argmax(vectorize_text(w).float().unsqueeze(dim=0)).item() for w in words]
x_label = labels_dic['pilka-nozna']
y_label = labels_dic['tenis']
x = [model[0].weight[x_label, ix] for ix in words_ixs]
y = [model[0].weight[y_label, ix] for ix in words_ixs]
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y)
for i, txt in enumerate(words):
ax.annotate(txt, (x[i], y[i]))
Zadanie etykietowania sekwencji
Zadanie etykietowania sekwencji (sequence labelling) polega na przypisaniu poszczególnym wyrazom (tokenom) tekstu etykiet ze skończonego zbioru. Definiując formalnie:
- rozpatrujemy ciąg wejściowy tokenów $(t^1,\dots,t^K)$
- dany jest skończony zbiór etykiet $L = \{l_1,\dots,l_{|L|}\}$, dla uproszczenia można założyć, że etykietami są po prostu kolejne liczby, tj. $L=\{0,\dots,|L|-1\}$
- zadanie polega na wygenerowaniu sekwencji etykiet (o tej samej długości co ciąg wejściowy!) $(y^1,\dots,y^K)$, $y^k \in L$
Zadanie etykietowania można traktować jako przypadek szczególny klasyfikacji wieloklasowej, z tym, że klasyfikacji dokonujemy wielokrotnie — dla każdego tokenu (nie dla każdego tekstu).
Przykłady zastosowań:
- oznaczanie częściami mowy (POS tagger) — czasownik, przymiotnik, rzeczownik itd.
- oznaczanie etykiet nazw w zadaniu NER (nazwisko, kwoty, adresy — najwięcej tokenów będzie miało etykietę pustą, zazwyczaj oznaczaną przez
O)
Pytanie: czy zadanie tłumaczenia maszynowego można potraktować jako problem etykietowania sekwencji?
Przykładowe wyzwanie NER CoNLL-2003
Zob. <https://gonito.net/challenge/en-ner-conll-2003>.
Przykładowy przykład uczący (xzcat train.tsv.xz| head -n 1):
O O B-MISC I-MISC O O O O O B-LOC O B-LOC O O O O O O O O O O O B-MISC I-MISC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O B-LOC O B-LOC O O O O O B-PER I-PER O O O O O GOLF - BRITISH MASTERS THIRD ROUND SCORES . </S> NORTHAMPTON , England 1996-08-30 </S> Leading scores after </S> the third round of the British Masters on Friday : </S> 211 Robert Allenby ( Australia ) 69 71 71 </S> 212 Pedro Linhart ( Spain ) 72 73 67 </S> 216 Miguel Angel Martin ( Spain ) 75 70 71 , Costantino Rocca </S> ( Italy ) 71 73 72 </S> 217 Antoine Lebouc ( France ) 74 73 70 , Ian Woosnam 70 76 71 , </S> Francisco Cea ( Spain ) 70 71 76 , Gavin Levenson ( South </S> Africa ) 66 75 76 </S> 218 Stephen McAllister 73 76 69 , Joakim Haeggman ( Swe ) 71 77 </S> 70 , Jose Coceres ( Argentina ) 69 78 71 , Paul Eales 75 71 72 , </S> Klas Eriksson ( Sweden ) 71 75 72 , Mike Clayton ( Australia ) </S> 69 76 73 , Mark Roe 69 71 78 </S> 219 Eamonn Darcy ( Ireland ) 74 76 69 , Bob May ( U.S. ) 74 75 70 , </S> Paul Lawrie 72 75 72 , Miguel Angel Jimenez ( Spain ) 74 72 </S> 73 , Peter Mitchell 74 71 75 , Philip Walton ( Ireland ) 71 74 </S> 74 , Peter O'Malley ( Australia ) 71 73 75 </S> 220 Barry Lane 73 77 70 , Wayne Riley ( Australia ) 71 78 71 , </S> Martin Gates 71 77 72 , Bradley Hughes ( Australia ) 73 75 72 , </S> Peter Hedblom ( Sweden ) 70 75 75 , Retief Goosen ( South </S> Africa ) 71 74 75 , David Gilford 69 74 77 . </S>
W pierwszym polu oczekiwany wynik zapisany za pomocą notacji BIO.
Jako metrykę używamy F1 (z pominięciem tagu O)
Metryka F1
Etykietowanie za pomocą klasyfikacji wieloklasowej
Można potraktować problem etykietowania dokładnie tak jak problem klasyfikacji wieloklasowej (jak w przykładzie klasyfikacji dyscyplin sportowych powyżej), tzn. rozkład prawdopodobieństwa możliwych etykiet uzyskujemy poprzez zastosowanie prostej warstwy liniowej i funkcji softmax:
$$p(l^k=i) = s(\vec{w}\vec{v}(t^k))_i = \frac{e^{\vec{w}\vec{v}(t^k)}}{Z},$$
gdzie $\vec{v}(t^k)$ to reprezentacja wektorowa tokenu $t^k$. Zauważmy, że tutaj (w przeciwieństwie do klasyfikacji całego tekstu) reprezentacja wektorowa jest bardzo uboga: wektor one-hot! Taki klasyfikator w ogóle nie będzie brał pod uwagę kontekstu, tylko sam wyraz, więc tak naprawdę zdegeneruje się to do zapamiętania częstości etykiet dla każdego słowa osobno.
Bogatsza reprezentacja słowa
Można spróbować uzyskać bogatszą reprezentację dla słowa biorąc pod uwagę na przykład:
- długość słowa
- kształt słowa (word shape), np. czy pisany wielkimi literami, czy składa się z cyfr itp.
- n-gramy znakowe wewnątrz słowa (np. słowo Kowalski można zakodować jako sumę wektorów trigramów znakówych $\vec{v}(Kow) + \vec{v}(owa) + \vec{v}(wal) + \vec{v}(als) + \vec{v}(lsk) + + \vec{v}(ski)$
Cały czas nie rozpatrujemy jednak w tej metodzie kontekstu wyrazu. (Renault w pewnym kontekście może być nazwą firmy, w innym — nazwiskiem).
Reprezentacja kontekstu
Za pomocą wektora można przedstawić nie pojedynczy token $t^k$, lecz cały kontekst, dla okna o długości $c$ będzie to kontekst $t^{k-c},\dots,t^k,\dots,t^{k+c}$. Innymi słowy klasyfikujemy token na podstawie jego samego oraz jego kontekstu:
$$p(l^k=i) = \frac{e^{\vec{w}\vec{v}(t^{k-c},\dots,t^k,\dots,t^{k+c})}}{Z_k}.$$
Zauważmy, że w tej metodzie w ogóle nie rozpatrujemy sensowności sekwencji wyjściowej (etykiet), np. może być bardzo mało prawdopodobne, że bezpośrednio po nazwisku występuje data.
Napiszmy wzór określający prawdopodobieństwo całej sekwencji, nie tylko pojedynczego tokenu. Na razie będzie to po prostu iloczyn poszczególnych wartości.
$$p(l) = \prod_{k=1}^K \frac{e^{\vec{w}\vec{v}(t^{k-c},\dots,t^k,\dots,t^{k+c})}}{Z_k} = \frac{e^{\sum_{k=1}^K\vec{w}\vec{v}(t^{k-c},\dots,t^k,\dots,t^{k+c})}}{\prod_{k=1}^K Z_k}$$
Warunkowe pola losowe
Warunkowe pola losowe (Conditional Random Fields, CRF) to klasa modeli, które pozwalają uwzględnić zależności między punktami danych (które można wyrazić jako graf). Najprostszym przykładem będzie prosty graf wyrażający „następowanie po” (czyli sekwencje). Do poprzedniego wzoru dodamy składnik $V_{i,j}$ (który można interpretować jako macierz) określający prawdopodobieństwo, że po etykiecie o numerze $i$ wystąpi etykieta o numerze $j$.
Pytanie: Czy macierz $V$ musi być symetryczna? Czy $V_{i,j} = V_{j,i}$? Czy jakieś specjalne wartości występują na przekątnej?
Macierz $V$ wraz z wektorem $\vec{w}$ będzie stanowiła wyuczalne wagi w naszym modelu.
Wartości $V_{i,j}$ nie stanowią bezpośrednio prawdopodobieństwa, mogą przyjmować dowolne wartości, które będę normalizowane podobnie jak to się dzieje w funkcji Softmax.
W takiej wersji warunkowych pól losowych otrzymamy następujący wzór na prawdopodobieństwo całej sekwencji.
$$p(l) = \frac{e^{\sum_{k=1}^K\vec{w}\vec{v}(t^{k-c},\dots,t^k,\dots,t^{k+c}) + \sum_{k=1}^{K-1} V_{l_k,l_{k+1}}}}{\prod_{k=1}^K Z_k}$$