谷歌大脑提出AutoML-Zero,只会数学运算就能找到AI算法

AI10个月前发布 aixure
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导读:晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AlphaGo战胜了人类最强棋手,但前提是它先学会了人类棋谱,离不开人类指导。 接着谷歌又推出了AlphaGo Zero,只让AI知道围棋规则,从零开始学下棋,结果再次登上棋艺顶峰。 AI既然能从零学习围棋,是否可以从…

晓查 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

AlphaGo战胜了人类最强棋手,但前提是它先学会了人类棋谱,离不开人类指导。

接着谷歌又推出了AlphaGo Zero,只让AI知道围棋规则,从零开始学下棋,结果再次登上棋艺顶峰。

AI既然能从零学习围棋,是否可以从零开始摸索机器学习算法?当然可以,谷歌大脑团队最新的研究成果已经做到了。

谷歌将这种技术称之为AutoML-Zero,意为“从零开始的自动机器学习”,已经在GitHub开源,并在Arxiv上提交了论文。

而且这一研究还是来自谷歌大脑的Quoc V.Le大神之手。

AutoML-Zero仅使用基本数学运算为基础,从一段空程序开始,即可自动发现解决机器学习任务的计算机程序。

AutoML Zero能发现什么

AutoML是一种实现从数据集到机器学习模型的自动化方法,让你无需高深专业知识,就能自动部署ML模型。

虽说是自动,但现阶段的AutoML还要对搜索空间进行很大的限制,这使我们在使用AutoML的时候仍然需要一些专业知识去设计神经网络的层。

谷歌的目标是让AutoML可以走得更远,仅仅使用基本的数学运算作为构建块,就可以自动发现完整的机器学习算法,进一步降低机器学习的门槛。

尽管AutoML-Zero巨大的搜索空间充满挑战性,但进化搜索还是能发现具有梯度下降的线性回归算法、具有反向传播的二层神经网络。

值得注意的是,可以AutoML-Zero的进化过程也是一个不断“发明”的过程解释进化的算法,它已经找到了双线性交互、权重平均、归一化梯度、数据增强等技术,甚至在某些情况下还发现了类似Dropout的算法。

下面我们先来看看,AutoML在CIFAR-10的二元分类任务上是如何一步步进化的。它首先发现了线性回归,然后找到了损失函数、梯度下降。

随着训练的进行,出现了随机学习率、随机权重、激活函数ReLU、梯度归一化,最后得到了84.06 ± 0.10%正确率的终极算法。

只训练一个二元分类结果还不太具有说服力,作者又用3种极端情况考察了Auto ML。

首先,当样本数量很少的时候,在80个样本上运行100个epoch。AutoML竟然进化出另一种适应性算法,给输入数据加上了噪声,并开始使用Dropout来训练模型。

在快速训练的情况下,只有800个样本和10个epoch,结果导致学习率衰退反复出现,这是一个我们在快速训练训练机器学习模型中常见的策略。

至于多类别的分类问题,作者使用了CIFAR-10数据集的所有10个类。AutoML进化算法有时会使用权重矩阵的变换平均值作为学习速率。甚至作者也不知道为什么这种机制会更有利于多类任务,虽然这种结果在统计学上是显著的。

上面的所有测试整个过程中,人类没有告诉程序任何先验的机器学习知识。

演示

现在谷歌将AutoML-Zero的程序提交到GitHub,普通电脑只需5分钟就能体验一下它的实际效果。

安装好Bazel后,将代码下载到本地,运行其中的demo程序:

git clone https://github.com/google-research/google-research.gitcd google-research/automl_zero ./run_demo.sh

这个脚本在10个线性任务上运行进化搜索。每次实验后,它都会评估在100个新的线性任务中发现的最佳算法。一旦算法的适应度大于0.9999,就选择该算法作为最终结果,将代码打印在屏幕上。

在普通电脑上使用CPU在5分钟内就能发现类似于梯度下降进行线性回归的程序:

found: found: def Setup(): s3 = -0.520936 s2 = s2 * s3 s2 = dot(v1, v1) v2 = s2 * v1 s2 = s3 * s2 v1 = s0 * v2 s2 = s0 – s3 s2 = -0.390138 v2 = s2 * v0 s1 = dot(v1, v0)def Predict(): s2 = -0.178737 s1 = dot(v1, v0)def Learn(): s1 = s1 * s2 s3 = s3 * s2 s2 = s0 * s2 s1 = s1 – s2 v2 = s1 * v0 v1 = v2 + v1 v2 = s3 * v0 v1 = v2 + v1

由人工设计的ML算法是,有兴趣的话,你可以比较这两段程序的差异。

def Setup(): s2 = 0.001 # Init learning rate.def Predict(): # v0 = features s1 = dot(v0, v1) # Apply weightsdef Learn(): # v0 = features; s0 = label s3 = s0 – s1 # Compute error. s4 = s3 * s1 # Apply learning rate. v2 = v0 * s4 # Compute gradient. v1 = v1 + v2 # Update weights.

关于作者

这篇文章的四位作者分别是:Esteban Real、Chen Liang、David R. So以及谷歌大脑的大神Quoc V.Le。

前两位都是有物理背景的博士生。Esteban Real毕业于哈佛大学,拥有物理学士学位和神经科学博士学位。他的研究方向是视网膜的神经编码。

Chen Liang毕业于北京大学物理系,之后获得了西北大学的人工智能和机器学习博士学位,现在是谷歌大脑的一名研究员,研究方向是强化学习、NLP和AutoML。

传送门

论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.03384

GitHub地址:https://github.com/google-research/google-research/tree/master/automl_zero

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