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. We will just put a code example here for future reference for the reader! Additionally, in almost all contexts where the term "autoencoder" is used, the compression and decompression functions are implemented with neural networks. After every epoch, this callback will write logs to /tmp/autoencoder, which can be read by our TensorBoard server. In the previous example, the representations were only constrained by the size of the hidden layer (32). 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. Autoencoder Applications Autoencoders have several different applications including: Dimensionality Reductiions Image Compression Image Denoising Image colorization Note: The dataset contains several Farsi (Persian) characters written in Moallah 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. In this tutorial, you’ll learn about autoencoders in deep learning and you will implement a convolutional and denoising autoencoder in Python with Keras. We are losing quite a bit of detail with this basic approach. But I don't know which loss function I should use ? It is therefore badly outdated. 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. 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. [3] Deep Residual Learning for Image Recognition. The parameters of the model are trained via two loss functions: a reconstruction loss forcing the decoded samples to match the initial inputs (just like in our previous autoencoders), and the KL divergence between the learned latent distribution and the prior distribution, acting as a regularization term. 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 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 … Overview In this post we will train an autoencoder to detect credit card fraud. 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… 2016, Do Deep Convolutional Nets Really Need to be Deep (Or Even Convolutional)? The difference between the two is mostly due to the regularization term being added to the loss during training (worth about 0.01). Figure 3: Autoencoders are typically used for dimensionality reduction, denoising, and anomaly/outlier detection. First, here's our encoder network, mapping inputs to our latent distribution parameters: We can use these parameters to sample new similar points from the latent space: Finally, we can map these sampled latent points back to reconstructed inputs: What we've done so far allows us to instantiate 3 models: We train the model using the end-to-end model, with a custom loss function: the sum of a reconstruction term, and the KL divergence regularization term. Keras is a Deep Learning library for Python, that is simple, modular, and extensible. Their main claim to fame comes from being featured in many introductory machine learning classes available online. And you don't even need to understand any of these words to start using autoencoders in practice. Text Autoencoder. This article gives a practical use-case of Autoencoders, that is, colorization of gray-scale images.We will use Keras to code the autoencoder. More precisely, it is an autoencoder that learns a latent variable model for its input data. the learning of useful representations without the need for labels. By: Chitta Ranjan, Ph.D., Director of Science, ProcessMiner, Inc. They are rarely used in practical applications. Reading Source Text 5. One is to look at the neighborhoods of different classes on the latent 2D plane: Each of these colored clusters is a type of digit. In self-supervized learning applied to vision, a potentially fruitful alternative to autoencoder-style input reconstruction is the use of toy tasks such as jigsaw puzzle solving, or detail-context matching (being able to match high-resolution but small patches of pictures with low-resolution versions of the pictures they are extracted from). How implement 1d covolutional autoencoder for text data in Keras? 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. Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. 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. 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。 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. Urban et al. Hinton et al. 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. For 2D visualization specifically, t-SNE (pronounced "tee-snee") is probably the best algorithm around, but it typically requires relatively low-dimensional 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. Encoder-Decoder Architecture 2. It doesn't require any new engineering, just appropriate training data. Let's put our convolutional autoencoder to work on an image denoising problem. Here we will scan the latent plane, sampling latent points at regular intervals, and generating the corresponding digit for each of these points. variational_autoencoder Demonstrates how to build a variational autoencoder. In fact, one may argue that the best features in this regard are those that are the worst at exact input reconstruction while achieving high performance on the main task that you are interested in (classification, localization, etc). In this case study, we will learn how to implement an autoencoder for building a rare … If you have suggestions for more topics to be covered in this post (or in future posts), you can contact me on Twitter at @fchollet. Welcome back! First, let's open up a terminal and start a TensorBoard server that will read logs stored at /tmp/autoencoder. Kerasの公式ブログにAutoencoder(自己符号化器)に関する記事があります。今回はこの記事の流れに沿って実装しつつ、Autoencoderの解説をしていきたいと思います。間違いがあれば指摘して下さい。また、Kerasの公式ブログはKerasでの実装に関してだけでなく、機械学習自体についても勉強になることが多く、非常におすすめです。, 今回の記事では様々なタイプのAutoencoderを紹介しますが、日本語ではあまり聞き慣れないものもあるかと思いますので、今回は名称を英語で統一したいと思います。, Autoencoderはこれから見ていくように様々な種類のものがあるのですが、基本的には下図のように、入力と出力が同じになるようにニューラルネットワークを学習させるものです。入力をラベルとして扱っていて、教師あり学習と教師なし学習の中間に位置するような存在です。普通のニューラルネットワークと同様に勾配降下法(gradient descent)などを使って学習させることができます。, 人間も何かを覚える時には、見たものを頭の中で再現してみたりしますが、それと似ているところも面白いです。人間がやっていることを導入することでうまくいくようになるというのが、ニューラルネットワークの面白さの一つではないでしょうか。, “What I cannot create, I do not understand.” Text Summarization Encoders 3. In the callbacks list we pass an instance of the TensorBoard callback. Otherwise, one reason why they have attracted so much research and attention is because they have long been thought to be a potential avenue for solving the problem of unsupervised learning, i.e. In this tutorial, we’ll use Python and Keras/TensorFlow to train a deep learning autoencoder. Let's implement one. a generator that can take points on the latent space and will output the corresponding reconstructed samples. [1] Why does unsupervised pre-training help deep learning? Outside of computer vision, they are extremely useful for Natural Language Processing (NLP) and text comprehension. As a result, a lot of newcomers to the field absolutely love autoencoders and can't get enough of them. Kaggle has an interesting dataset to get you started. The encoder compresses the input and the decoder attempts to recreate the input from the compressed version provided by the encoder. Let's take a look at the reconstructed digits: We can also have a look at the 128-dimensional encoded representations. 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 tried using the mse but I get a huge loss 1063442. If you inputs are sequences, rather than vectors or 2D images, then you may want to use as encoder and decoder a type of model that can capture temporal structure, such as a LSTM. 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. 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. With appropriate dimensionality and sparsity constraints, autoencoders can learn data projections that are more interesting than PCA or other basic techniques. Training an Autoencoder with TensorFlow Keras For this tutorial we’ll be using Tensorflow’s eager execution API. Dense (784, activation = 'sigmoid')(encoded) autoencoder = keras. Text Summarization Decoders 4. What is a variational autoencoder, you ask? 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. To build an autoencoder, you need three things: an encoding function, a decoding function, and a distance function between the amount of information loss between the compressed representation of your data and the decompressed representation (i.e. It fits. 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. 2) Autoencoders are lossy, which means that the decompressed outputs will be degraded compared to the original inputs (similar to MP3 or JPEG compression). Because the VAE is a generative model, we can also use it to generate new digits! 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. So instead of letting your neural network learn an arbitrary function, you are learning the parameters of a probability distribution modeling your data. We're using MNIST digits, and we're discarding the labels (since we're only interested in encoding/decoding the input images). Let's find out. 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. encoded_imgs.mean() yields a value 3.33 (over our 10,000 test images), whereas with the previous model the same quantity was 7.30. Today two interesting practical applications of autoencoders are data denoising (which we feature later in this post), and dimensionality reduction for data visualization. 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. 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. We can try to visualize the reconstructed inputs and the encoded representations. A working example of a Variational Autoencoder for Text Generation in Keras can be found here. This tutorial is divided into 5 parts; they are: 1. TensorFlow 2.0: ガイド : Keras :- TensorFlow の Keras Functional API (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 作成日時 : 11/29/2019 * 本ページは、TensorFlow org サイトの TF 2.0 – Guide – Keras の 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. If you sample points from this distribution, you can generate new input data samples: a VAE is a "generative model". ディープラーニングライブラリのKerasとcifar10データセットを使ってAutoEncoderモデルを作成しました。今回はConvolution Neural Network(CNN)を使って作成しました。Autoencoderは現在はあまり使われていませんが、これを応用すれば Overview In this post we will train an autoencoder to detect credit card fraud. It seems to work pretty well. 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. # 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. In a nutshell, you'll address the following topics in today's tutorial: Cross-entropy loss goes up … Autoencoder is a type of neural network that can be used to learn a compressed representation of raw data. digits that share information in the latent space). Finally, a decoder network maps these latent space points back to the original input data.