手寫 30 個主流機器學(xué)習(xí)算法，代碼超3萬行，全都開源了！

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本文轉(zhuǎn)自|機器之心

用 NumPy 手寫所有主流 ML 模型，普林斯頓博士后 David Bourgin 最近開源了一個非常剽悍的項目。超過 3 萬行代碼、30 多個模型，這也許能打造「最強」的機器學(xué)習(xí)基石？

NumPy 作為 Python 生態(tài)中最受歡迎的科學(xué)計算包，很多讀者已經(jīng)非常熟悉它了。它為 Python 提供高效率的多維數(shù)組計算，并提供了一系列高等數(shù)學(xué)函數(shù)，我們可以快速搭建模型的整個計算流程。毫不負(fù)責(zé)任地說，NumPy 就是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架的「爸爸」。

盡管目前使用 NumPy 寫模型已經(jīng)不是主流，但這種方式依然不失為是理解底層架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)原理的好方法。最近，來自普林斯頓的一位博士后將 NumPy 實現(xiàn)的所有機器學(xué)習(xí)模型全部開源，并提供了相應(yīng)的論文和一些實現(xiàn)的測試效果。

• 項目地址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

根據(jù)機器之心的粗略估計，該項目大約有 30 個主要機器學(xué)習(xí)模型，此外還有 15 個用于預(yù)處理和計算的小工具，全部.py 文件數(shù)量有 62 個之多。平均每個模型的代碼行數(shù)在 500 行以上，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的 layer.py 文件中，代碼行數(shù)接近 4000。

這，應(yīng)該是目前用 NumPy 手寫機器學(xué)習(xí)模型的「最高境界」吧。

通過項目的代碼目錄，我們能發(fā)現(xiàn)，作者基本上把主流模型都實現(xiàn)了一遍，這個工作量簡直驚為天人。我們發(fā)現(xiàn)作者 David Bourgin 也是一位大神，他于 2018 年獲得加州大學(xué)伯克利分校計算認(rèn)知科學(xué)博士學(xué)位，隨后在普林斯頓大學(xué)從事博士后研究。

盡管畢業(yè)不久，David 在頂級期刊與計算機會議上都發(fā)表了一些優(yōu)秀論文。在最近結(jié)束的 ICML 2019 中，其關(guān)于認(rèn)知模型先驗的研究就被接收為少有的 Oral 論文。

David Bourgin 小哥哥就是用 NumPy 手寫 ML 模型、手推反向傳播的大神。這么多的工作量，當(dāng)然還是需要很多參考資源的，David 會理解這些資源或?qū)崿F(xiàn)，并以一種更易讀的方式寫出來。

正如 reddit 讀者所質(zhì)疑的：在 autograd repo 中已經(jīng)有很多這樣的例子，為什么你還要做這個項目？

作者表示，他的確從 autograd repo 學(xué)到了很多，但二者的不同之處在于，他顯式地進(jìn)行了所有梯度計算，以突出概念/數(shù)學(xué)的清晰性。當(dāng)然，這么做的缺點也很明顯，在每次需要微分一個新函數(shù)時，你都要寫出它的公式……

估計 David Bourgin 小哥哥在寫完這個項目后，機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)已經(jīng)極其牢固了。最后，David 表示下一步會添加文檔和示例，以方便大家使用。

這個項目最大的特點是作者把機器學(xué)習(xí)模型都用 NumPy 手寫了一遍，包括更顯式的梯度計算和反向傳播過程。可以說它就是一個機器學(xué)習(xí)框架了，只不過代碼可讀性會強很多。

David Bourgin 表示他一直在慢慢寫或收集不同模型與模塊的純 NumPy 實現(xiàn)，它們跑起來可能沒那么快，但是模型的具體過程一定足夠直觀。每當(dāng)我們想了解模型 API 背后的實現(xiàn)，卻又不想看復(fù)雜的框架代碼，那么它可以作為快速的參考。

文章后面會具體介紹整個項目都有什么模型，這里先簡要介紹它的整體結(jié)構(gòu)。如下所示為項目文件，不同的文件夾即不同種類的代碼集。

在每一個代碼集下，作者都會提供不同實現(xiàn)的參考資料，例如模型的效果示例圖、參考論文和參考鏈接等。如下所示，David 在實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級的過程中，還提供了參考論文。

當(dāng)然如此龐大的代碼總會存在一些 Bug，作者也非常希望我們能一起完善這些實現(xiàn)。如果我們以前用純 NumPy 實現(xiàn)過某些好玩的模型，那也可以直接提交 PR 請求。因為實現(xiàn)基本上都只依賴于 NumPy，那么環(huán)境配置就簡單很多了，大家差不多都能跑得動。

作者在 GitHub 中提供了模型/模塊的實現(xiàn)列表，列表結(jié)構(gòu)基本就是代碼文件的結(jié)構(gòu)了。整體上，模型主要分為兩部分，即傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型與主流的深度學(xué)習(xí)模型。

其中淺層模型既有隱馬爾可夫模型和提升方法這樣的復(fù)雜模型，也包含了線性回歸或最近鄰等經(jīng)典方法。而深度模型則主要從各種模塊、層級、損失函數(shù)、最優(yōu)化器等角度搭建代碼架構(gòu)，從而能快速構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

除了模型外，整個項目還有一些輔助模塊，包括一堆預(yù)處理相關(guān)的組件和有用的小工具。

該 repo 的模型或代碼結(jié)構(gòu)如下所示：

1. 高斯混合模型

• EM 訓(xùn)練

2. 隱馬爾可夫模型

• 維特比解碼

• 似然計算

• 通過 Baum-Welch/forward-backward 算法進(jìn)行 MLE 參數(shù)估計

3. 隱狄利克雷分配模型（主題模型）

• 用變分 EM 進(jìn)行 MLE 參數(shù)估計的標(biāo)準(zhǔn)模型

• 用 MCMC 進(jìn)行 MAP 參數(shù)估計的平滑模型

4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4.1 層/層級運算

• Add

• Flatten

• Multiply

• Softmax

• 全連接/Dense

• 稀疏進(jìn)化連接

• LSTM

• Elman 風(fēng)格的 RNN

• 最大+平均池化

• 點積注意力

• 受限玻爾茲曼機 (w. CD-n training)

• 2D 轉(zhuǎn)置卷積 (w. padding 和 stride)

• 2D 卷積 (w. padding、dilation 和 stride)

• 1D 卷積 (w. padding、dilation、stride 和 causality)

4.2 模塊

• 雙向 LSTM

• ResNet 風(fēng)格的殘差塊（恒等變換和卷積）

• WaveNet 風(fēng)格的殘差塊（帶有擴張因果卷積）

• Transformer 風(fēng)格的多頭縮放點積注意力

4.3 正則化項

• Dropout

• 歸一化

• 批歸一化（時間上和空間上）

• 層歸一化（時間上和空間上）

4.4 優(yōu)化器

• SGD w/ 動量

• AdaGrad

• RMSProp

• Adam

4.5 學(xué)習(xí)率調(diào)度器

• 常數(shù)

• 指數(shù)

• Noam/Transformer

• Dlib 調(diào)度器

4.6 權(quán)重初始化器

• Glorot/Xavier uniform 和 normal

• He/Kaiming uniform 和 normal

• 標(biāo)準(zhǔn)和截斷正態(tài)分布初始化

4.7 損失

• 交叉熵

• 平方差

• Bernoulli VAE 損失

• 帶有梯度懲罰的 Wasserstein 損失

4.8 激活函數(shù)

• ReLU

• Tanh

• Affine

• Sigmoid

• Leaky ReLU

4.9 模型

• Bernoulli 變分自編碼器

• 帶有梯度懲罰的 Wasserstein GAN

4.10 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具

• col2im (MATLAB 端口)

• im2col (MATLAB 端口)

• conv1D

• conv2D

• deconv2D

• minibatch

5. 基于樹的模型

• 決策樹 (CART)

• [Bagging] 隨機森林

• [Boosting] 梯度提升決策樹

6. 線性模型

• 嶺回歸

• Logistic 回歸

• 最小二乘法

• 貝葉斯線性回歸 w/共軛先驗

7.n 元序列模型

• 最大似然得分

• Additive/Lidstone 平滑

• 簡單 Good-Turing 平滑

8. 強化學(xué)習(xí)模型

• 使用交叉熵方法的智能體

• 首次訪問 on-policy 蒙特卡羅智能體

• 加權(quán)增量重要采樣蒙特卡羅智能體

• Expected SARSA 智能體

• TD-0 Q-learning 智能體

• Dyna-Q / Dyna-Q+ 優(yōu)先掃描

9. 非參數(shù)模型

• Nadaraya-Watson 核回歸

• k 最近鄰分類與回歸

10. 預(yù)處理

• 離散傅立葉變換 (1D 信號)

• 雙線性插值 (2D 信號)

• 最近鄰插值 (1D 和 2D 信號)

• 自相關(guān) (1D 信號）

• 信號窗口

• 文本分詞

• 特征哈希

• 特征標(biāo)準(zhǔn)化

• One-hot 編碼/解碼

• Huffman 編碼/解碼

• 詞頻逆文檔頻率編碼

11. 工具

• 相似度核

• 距離度量

• 優(yōu)先級隊列

• Ball tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

由于代碼量龐大，機器之心在這里整理了一些示例。

例如，實現(xiàn)點積注意力機制：

class DotProductAttention(LayerBase):
    def __init__(self, scale=True, dropout_p=0, init="glorot_uniform", optimizer=None):
        super().__init__(optimizer)
        self.init = init
        self.scale = scale
        self.dropout_p = dropout_p
        self.optimizer = self.optimizer
        self._init_params()

    def _fwd(self, Q, K, V):
        scale = 1 / np.sqrt(Q.shape[-1]) if self.scale else 1
        scores = Q @ K.swapaxes(-2, -1) * scale  # attention scores
        weights = self.softmax.forward(scores)  # attention weights
        Y = weights @ V
        return Y, weights

    def _bwd(self, dy, q, k, v, weights):
        d_k = k.shape[-1]
        scale = 1 / np.sqrt(d_k) if self.scale else 1

        dV = weights.swapaxes(-2, -1) @ dy
        dWeights = dy @ v.swapaxes(-2, -1)
        dScores = self.softmax.backward(dWeights)
        dQ = dScores @ k * scale
        dK = dScores.swapaxes(-2, -1) @ q * scale
        return dQ, dK, dV

在以上代碼中，Q、K、V 三個向量輸入到「_fwd」函數(shù)中，用于計算每個向量的注意力分?jǐn)?shù)，并通過 softmax 的方式得到權(quán)重。而「_bwd」函數(shù)則計算 V、注意力權(quán)重、注意力分?jǐn)?shù)、Q 和 K 的梯度，用于更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。

在一些實現(xiàn)中，作者也進(jìn)行了測試，并給出了測試結(jié)果。如圖為隱狄利克雷（Latent Dirichlet allocation，LDA）實現(xiàn)進(jìn)行文本聚類的結(jié)果。左圖為詞語在特定主題中的分布熱力圖。右圖則為文檔在特定主題中的分布熱力圖。

圖注：隱狄利克雷分布實現(xiàn)的效果。

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