AI 与机器学习2017web.stanford.edu
DeepZip：使用循环神经网络的无损压缩
DeepZip: Lossless Compression Using Recurrent Networks
进阶 · 约 30 分钟读完前置知识：RNN/LSTM 基础、算术编码、无损压缩概念
导读
这是斯坦福 CS224N 课程的一篇报告，研究如何用循环神经网络（LSTM/GRU）做无损压缩：网络根据已见上下文预测下一个符号的概率分布，再配合算术或区间编码输出比特流。关键在于编码端和解码端会同步地用已处理数据更新模型，因此不必传输模型权重，只需共享初始化种子。报告给出了初步实验结果，说明神经预测式压缩在文本等数据上是可行的。
HN 关注点：的焦点是：压缩这类经典算法是否会被学习型模型取代，以及解码端如何在不接收模型权重的情况下复现编码过程。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 3 补充 1
质疑畅想压缩的未来形态：模型内部表示加少量约束来重建数据，类似人脑想象。
我怀疑未来计算机会用一种大致类似 DNN 的方式做压缩，但目前还没看到特别有说服力的例子。我可以描述“想象一张从 2000 英尺高、2 英里外拍的埃菲尔铁塔照片，背景是美丽的橙色日落”，你的大脑就能用内部表示渲染出类似的东西。我觉得未来计算机也该能做到这一点，只不过再多给我一千字节的约束，我就能让最终结果非常接近符合这个描述的那张特定照片。
danielbigham查看英文原文
I have a suspicion that in the future computers will use a vaguely DNN-like approach for compression, but I haven't seen any super compelling examples of this yet. I can say "imagine a photo taken at 2000 feet and 2 miles away of the Eifel Tower with a beautiful orange sunset in the background", and your mind can use it's internal representation to render something along those lines. I feel like computers some day should be able to do the same thing, except that with another kilobyte of constraints I should be able to make the final result really close to a particular photo that matches that description.
补充指出更大趋势：神经网络正取代经典数据结构与算法，并补充学习型索引的论文。
一方面，DeepZip 做的是基于神经网络的压缩；另一方面，在《The Case for Learned Index Structures》这篇论文里，他们用神经网络替换 B 树：通过使用神经网络，我们能在多个真实数据集上比缓存优化的 B 树快最多 70%，同时把内存占用降低一个数量级。基本上，机器学习/深度学习正在冲击经典数据结构，用基于学习的版本取代其中一些。
visarga查看英文原文
On the one hand, DeepZip does neural net based compression. On the other hand, in "The Case for Learned Index Structures" [1] paper, they replace B-Trees with neural nets: > by using neural nets we are able to outperform cache optimized B-Trees by up to 70% in speed while saving an order of magnitude in memory over several real world data sets Basically ML/DL is coming for the classic data structures, replacing some of them with learning based versions. [1] https://arxiv.org/abs/1712.01208
质疑提出核心疑问：不传权重、只靠种子同步训练，解码端如何复现编码过程。
有更懂神经网络的人能告诉我这是怎么工作的吗？据说模型的权重不需要传输，共享的只是一个用来随机初始化模型的种子。网络在编码数据的同时更新自己的权重。解码时怎么就能跑同样的过程、神奇地还原出原始数据？论文没有解释这怎么可能，我该怎样实现这样的东西？
brian_cloutier查看英文原文
Can someone who knows more about neural networks tell me how this works? Apparently the model's weights don't need to be sent over the network. The only thing which is shared is some seed used to initialize the model with random weights. While the network encodes data it simultaneously updates its weights. To decode, somehow you can run the same process and magically get back the original data? The paper doesn't explain how this is possible, how would I go about implementing something like this?
质疑质疑 RNN 擅长长依赖的论断，并建议尝试神经图灵机作对比。
“我们知道基于 RNN（LSTM/GRU）的模型擅长捕捉长期依赖”——这个说法有点大胆。我们至少知道它们能从序列数据中捕捉到一些结构，但在某些方面似乎有欠缺（见 LSTM 复制性能的讨论）。不过这似乎得出了有趣的结果。这个架构像自编码器，但每一层都连着 RNN？你们试过 NTM（神经图灵机）吗？
NegatioN查看英文原文
"We know that Recurrent Neural Networks (LSTM/GRU) based models are good at capturing long term dependencies" This seems like a bold statement. We know they are good at capturing some structure from sequential data at least, but they seem lacking in some regards [0]. However it seems to yield some interesting results. The architecture is like an autoencoder, but with RNNs connected at each layer? Have you tried using NTMs? [0]: https://rylanschaeffer.github.io/content/research/neural_turing_machine/main.html (section on LSTM Copy Performance)
相关资源
从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。
- 评论区提到的论文
历次讨论
- 2017Hacker News 讨论帖153 分 · 17 评
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