FFJORD

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सेट अप

पहले इस डेमो में प्रयुक्त संकुल को संस्थापित करें।

pip install -q dm-sonnet

आयात (tf, tfp विद एडजॉइंट ट्रिक, आदि)

import numpy as np
import tqdm as tqdm
import sklearn.datasets as skd

# visualization
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import kde

# tf and friends
import tensorflow.compat.v2 as tf
import tensorflow_probability as tfp
import sonnet as snt
tf.enable_v2_behavior()

tfb = tfp.bijectors
tfd = tfp.distributions

def make_grid(xmin, xmax, ymin, ymax, gridlines, pts):
  xpts = np.linspace(xmin, xmax, pts)
  ypts = np.linspace(ymin, ymax, pts)
  xgrid = np.linspace(xmin, xmax, gridlines)
  ygrid = np.linspace(ymin, ymax, gridlines)
  xlines = np.stack([a.ravel() for a in np.meshgrid(xpts, ygrid)])
  ylines = np.stack([a.ravel() for a in np.meshgrid(xgrid, ypts)])
  return np.concatenate([xlines, ylines], 1).T

grid = make_grid(-3, 3, -3, 3, 4, 100)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/statsmodels/tools/_testing.py:19: FutureWarning: pandas.util.testing is deprecated. Use the functions in the public API at pandas.testing instead.
  import pandas.util.testing as tm

विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सहायक कार्य

FFJORD बायजेक्टर

इस कोलाब में हम FFJORD बिजेक्टर प्रदर्शित करते हैं, जिसे मूल रूप से ग्राथवोल, विल, एट अल द्वारा पेपर में प्रस्तावित किया गया था। लिंक arXiv ।

संक्षेप में इस तरह के दृष्टिकोण के पीछे विचार यह एक ज्ञात आधार वितरण और डेटा वितरण के बीच एक पत्राचार स्थापित करना है।

इस संबंध को स्थापित करने के लिए, हमें चाहिए

  1. एक द्विभाजित नक्शा परिभाषित \(\mathcal{T}_{\theta}:\mathbf{x} \rightarrow \mathbf{y}\), \(\mathcal{T}_{\theta}^{1}:\mathbf{y} \rightarrow \mathbf{x}\) अंतरिक्ष के बीच \(\mathcal{Y}\) जिस पर आधार वितरण परिभाषित किया गया है और अंतरिक्ष \(\mathcal{X}\) डेटा डोमेन की।
  2. कुशलतापूर्वक विकृतियों हम पर संभावना की धारणा हस्तांतरण करने के लिए प्रदर्शन का ट्रैक रखने \(\mathcal{X}\)।

दूसरी शर्त संभावना वितरण पर परिभाषित के लिए निम्नलिखित अभिव्यक्ति में औपचारिक रूप दिया है \(\mathcal{X}\):

\[ \log p_{\mathbf{x} }(\mathbf{x})=\log p_{\mathbf{y} }(\mathbf{y})-\log \operatorname{det}\left|\frac{\partial \mathcal{T}_{\theta}(\mathbf{y})}{\partial \mathbf{y} }\right| \]

FFJORD बिजेक्टर एक परिवर्तन को परिभाषित करके इसे पूरा करता है

\[ \mathcal{T_{\theta} }: \mathbf{x} = \mathbf{z}(t_{0}) \rightarrow \mathbf{y} = \mathbf{z}(t_{1}) \quad : \quad \frac{d \mathbf{z} }{dt} = \mathbf{f}(t, \mathbf{z}, \theta) \]

जब तक समारोह के रूप में यह परिवर्तन, उलटी है \(\mathbf{f}\) राज्य के विकास का वर्णन \(\mathbf{z}\) अच्छी तरह व्यवहार किया जाता है और log_det_jacobian निम्नलिखित अभिव्यक्ति को एकीकृत करके गणना की जा सकती।

\[ \log \operatorname{det}\left|\frac{\partial \mathcal{T}_{\theta}(\mathbf{y})}{\partial \mathbf{y} }\right| = -\int_{t_{0} }^{t_{1} } \operatorname{Tr}\left(\frac{\partial \mathbf{f}(t, \mathbf{z}, \theta)}{\partial \mathbf{z}(t)}\right) d t \]

इस डेमो में हम एक FFJORD bijector प्रशिक्षित वितरण द्वारा परिभाषित पर एक गाऊसी वितरण ताना होगा moons डाटासेट। यह 3 चरणों में किया जाएगा:

  • आधार वितरण को परिभाषित करें
  • FFJORD बायजेक्टर को परिभाषित करें
  • डेटासेट की सटीक लॉग-संभावना को कम करें

सबसे पहले, हम डेटा लोड करते हैं

डेटासेट

पीएनजी

इसके बाद, हम आधार वितरण को तत्काल करते हैं

base_loc = np.array([0.0, 0.0]).astype(np.float32)
base_sigma = np.array([0.8, 0.8]).astype(np.float32)
base_distribution = tfd.MultivariateNormalDiag(base_loc, base_sigma)

हम मॉडल के लिए perceptron एक बहु परत का उपयोग state_derivative_fn ।

हालांकि इस डेटासेट के लिए आवश्यक नहीं है, यह अक्सर बनाने के लिए benefitial है state_derivative_fn समय पर निर्भर है। यहाँ हम श्रृंखलाबद्ध द्वारा इस लक्ष्य को हासिल t हमारे नेटवर्क का आदानों की।

class MLP_ODE(snt.Module):
  """Multi-layer NN ode_fn."""
  def __init__(self, num_hidden, num_layers, num_output, name='mlp_ode'):
    super(MLP_ODE, self).__init__(name=name)
    self._num_hidden = num_hidden
    self._num_output = num_output
    self._num_layers = num_layers
    self._modules = []
    for _ in range(self._num_layers - 1):
      self._modules.append(snt.Linear(self._num_hidden))
      self._modules.append(tf.math.tanh)
    self._modules.append(snt.Linear(self._num_output))
    self._model = snt.Sequential(self._modules)

  def __call__(self, t, inputs):
    inputs = tf.concat([tf.broadcast_to(t, inputs.shape), inputs], -1)
    return self._model(inputs)

मॉडल और प्रशिक्षण पैरामीटर

अब हम FFJORD बायजेक्टर के ढेर का निर्माण करते हैं। प्रत्येक bijector साथ प्रदान की जाती है ode_solve_fn और trace_augmentation_fn और यह खुद है state_derivative_fn मॉडल है, ताकि वे विभिन्न परिवर्तनों के एक दृश्य प्रतिनिधित्व करते हैं।

बिल्डिंग बायजेक्टर

अब हम उपयोग कर सकते हैं TransformedDistribution जो warping का परिणाम है base_distribution साथ stacked_ffjord bijector।

transformed_distribution = tfd.TransformedDistribution(
    distribution=base_distribution, bijector=stacked_ffjord)

अब हम अपनी प्रशिक्षण प्रक्रिया को परिभाषित करते हैं। हम केवल डेटा की नकारात्मक लॉग-संभावना को कम करते हैं।

प्रशिक्षण

नमूने

आधार और रूपांतरित वितरण से नमूने प्लॉट करें।

evaluation_samples = []
base_samples, transformed_samples = get_samples()
transformed_grid = get_transformed_grid()
evaluation_samples.append((base_samples, transformed_samples, transformed_grid))

WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/resource_variable_ops.py:1817: calling BaseResourceVariable.__init__ (from tensorflow.python.ops.resource_variable_ops) with constraint is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
If using Keras pass *_constraint arguments to layers.

panel_id = 0
panel_data = evaluation_samples[panel_id]
fig, axarray = plt.subplots(
  1, 4, figsize=(16, 6))
plot_panel(
    grid, panel_data[0], panel_data[2], panel_data[1], moons, axarray, False)
plt.tight_layout()

पीएनजी

learning_rate = tf.Variable(LR, trainable=False)
optimizer = snt.optimizers.Adam(learning_rate)

for epoch in tqdm.trange(NUM_EPOCHS // 2):
  base_samples, transformed_samples = get_samples()
  transformed_grid = get_transformed_grid()
  evaluation_samples.append(
      (base_samples, transformed_samples, transformed_grid))
  for batch in moons_ds:
    _ = train_step(optimizer, batch)

0%|          | 0/40 [00:00<?, ?it/s]
WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_probability/python/math/ode/base.py:350: calling while_loop_v2 (from tensorflow.python.ops.control_flow_ops) with back_prop=False is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
back_prop=False is deprecated. Consider using tf.stop_gradient instead.
Instead of:
results = tf.while_loop(c, b, vars, back_prop=False)
Use:
results = tf.nest.map_structure(tf.stop_gradient, tf.while_loop(c, b, vars))
100%|██████████| 40/40 [07:00<00:00, 10.52s/it]

panel_id = -1
panel_data = evaluation_samples[panel_id]
fig, axarray = plt.subplots(
  1, 4, figsize=(16, 6))
plot_panel(grid, panel_data[0], panel_data[2], panel_data[1], moons, axarray)
plt.tight_layout()

पीएनजी

सीखने की दर के साथ इसे लंबे समय तक प्रशिक्षण देने से और सुधार होता है।

इस उदाहरण में शामिल नहीं है, FFJORD बिजेक्टर हचिन्सन के स्टोकेस्टिक ट्रेस अनुमान का समर्थन करता है। विशेष आकलनकर्ता के माध्यम से प्रदान की जा सकती trace_augmentation_fn । इसी प्रकार विकल्प integrators कस्टम को परिभाषित करते हुए इस्तेमाल किया जा सकता ode_solve_fn ।