近日 DeepMind 连发两篇论文，其都注重于开发一种更加高效、可解释的模型或算法。其中机器之心重点关注了 DeepMind 使用深度学习构造高效、可解释的最近邻分类树，初步了解了边界树及其变换构造深度最近邻表征。其次 DeepMind 发表了合成梯度 (SG) 与解耦神经接口 (DNI) 深入研究，并表明了 SG 的并入并不会影响神经网络学习系统的表征强度。
摘要
随着计算机硬件水平的进步和算法效率的提升，K 近邻（K-Nearest neighbor/kNN）法近年来已经越来越受到欢迎。如今机器学习模型有很多算法可以选择，每一种都有其自身的长处与短处。其中所有基于 K 近邻（kNN）的方法都要求在样本间有一个优良的表征（representation）和距离度量（distance measure）。
我们引进了可微分界树（differentiable boundary tree）这一新方法，该方法能学习深度 K 近邻的表征（Deep kNN representations）。我们的方法建立在最近提出来的边界树（boundary tree）算法之上，该算法能进行高效的最近邻分类、回归和检索。通过将树中的遍历建模作为随机事件（stochastic events），我们能构建与树预测（tree's predictions）相关联的可微分成本函数。通过使用深度神经网络转换（transform）数据还有沿树进行反向传播，模型就能学习 K 近邻法的优良表征。
我们证明了该方法能学习合适的表征，并通过清晰的可解释架构提供一个非常高效的树。
图 1：边界树以在线的方式（online manner），一个接一个样本构建。从左到右：给定当前树（左图中描绘）从根节点开始。对于每一个查询（query），我们采用递归的方式遍历整棵树，每一步选择离询问节点（query node）局部最近的节点。一旦遍历停止，我们就会使用最后节点的类做预测（中间那幅图）。如果预测是错误的（如这个案例），我们就会将查询节点作为子节点（child）添加到最终节点中，从而构建一颗新树（最右边那幅），同时丢弃查询结点。因为树的边界根据定义和样本将倾向于靠近分类边界，所以也就有了「边界树（Boundary Tree）」这一名字。
图 2：方程式 6 中的成本函数在构建中涉及到不同近邻和变换（transitions）的可视化。树在这里是以任意二维空间展示的（为了可视化）。给定询问节点并通过 f_theta 转换所有样本后，我们可以遍历树中节点以下的所有路径（图中标红）。每一个变换（transitions）的概率都进行了计算，直到最后节点的近邻才停止。
在这里我们聚集了节点的类标签，并通过它们各自的变换概率（transition probability）加权，从而构建出类的预测作为输出。可以参见图 3，用于计算成本函数的关联神经网络（associated neural net）可视化。
图 3：需要为每个查询节点（query point）动态地构建神经网络。对于每一个变换（transition），通过树模块输出的转换样本（transformed samples）是共享的。每一个模块都会提取转换样本（transformed samples），并计算它们和转换询问点之间的距离，然后转为对数概率（log probabilities）。数据变换（Transitions）是基于转换样本的。这些转换样本与最终的节点预测相结合以生成类预测，同时损失也通过构建的网络进行传播。可以参见图 2，相似树结构和路径（corresponding tree structure and path）的可视化。
图 4：使用 MNIST 手写数字数据库中 1000 个已训练的表征样本所构建的树。样本在这里是以原始像素空间（original pixel space）表达的，但是学到的表征（learned representation）是用来构建树的。注意其简单且可解释结构—节点是原型样本（prototypical examples）或边界情况（boundary cases）。值得注意的是，这棵树仍然在测试集上获得了 2% 的错误降低率。
摘要
当使用合成梯度（Synthetic Gradients /SG）训练神经网络时，可以在不使用更新锁定（update locking）的情况下训练层级或模块，这样就不需要等待误差真值梯度（true error gradient）沿反向传播，也就导致一种退耦合神经接口（Decoupled Neural Interfaces/DNIs）。这种更新解锁的能力（unlocked ability）可以使用异步的方式更新部分神经网络，并且 Jaderberg 等人（2016）也证明了只有局部信息（local information）能以经验为主地工作（work empirically）。然而，很少有证据表明是什么改变了从函数（functional）、表征（representational）和视角学习动力点（learning dynamics point）实施的 DNI 和 SG。在本论文中，我们通过使用前馈网络上的合成梯度（Synthetic Gradients）来研究 DNI，并期望能更好地理解它们的行为和阐明其对优化算法的影响。我们的研究表明 SG 的并入并不会影响神经网络学习系统的表征强度（representational strength），并证明了线性和深线性（deep linear）模型的学习系统收敛性。在实际操作问题上，我们调查了使用合成梯度估计量逼近损失真值（true loss）的机制，并很惊讶地发现其是如何导致完全不同的层级表征。最后，我们还揭示了合成梯度和其他误差逼近技术（error approximation techniques）的关系，并发现可以使用同一的语言进行讨论和比较。
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