神经了的ODE：Neural Ordinary Differential Equations_residual networks, recurrent neural network decode-程序员宅基地

Abstract

我们介绍深度神经网络模型的一个新家族。我们使用神经网络参数化隐藏状态的导数，而不是指定一个离散的隐藏层序列。网络的输出使用一个黑盒微分求解器进行计算（blackbox differential equation solver）。这些连续深度模型需要的存储成本恒定、针对不同输入调整评估策略（evaluation strategy）、可以用数值精度换取速度。我们在 continuous-depth residual networks 和 continuous-time latent variable models 中证明这些性质。我们也构建了连续标准化流（continuous normalizing flows）,可以使用 maximum likelihood 训练的生成模型，不需要对数据维度进行分区或排序。在训练过程中，我们展示了怎样通过 any ODE solver 可调节地进行反向传播， without access to its internal operations。

1、Introduction

残差网络（residual networks）、循环神经网络解码器（recurrent neural network decoders）、标准化流（normalizing flows）通过堆叠一系列的转换（transformations）形成一个隐状态来建立复杂的转换（transformations）：
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其中， $\in \lbrace0...T\rbrace$ 、 $h_t\in\Bbb{R}^D$ 。这些迭代更新可以看作为一个连续变换（continuous transformation）的 欧拉离散化（Euler discretization）。(Lu et al., 2017; Haber and Ruthotto, 2017; Ruthotto and Haber, 2018)
当我们添加更多的层、每一步更小的时候会发生什么？在极限的情况下，我们参数化隐藏神经元的连续动态（continuous dynamics）使用一个神经网络指定的 ordinary differential equation (ODE)：
在这里插入图片描述
从输入层 $h (0)$ 开始，我们可以将输出层 $h (T)$ 定义为在某时刻T上ODE初值问题的解。这个值可以由一个黑箱微分方程求解器计算，它评估隐藏神经元动力学 $f$ 在任何需要的地方求解符合精度要求的解。图1对比了这两种方法。
在这里插入图片描述
左边：残差网络定义了一个有限变换的离散序列。右边：一个ODE网络定义了一个向量场（vector field），可以进行状态的连续转换。 $B o t h$ ：圆圈代表评估的位置。

使用ODE求解器定义和评估模型有几个好处：
内存优化
不论是什么结构的神经网络，其本质就是在拟合一个复杂的复合函数，复合的次数就是神经网络的层数，要找到参数的梯度，很容易就想到链式法则，然而，在前向传播时我们需要保留所有层的激活值，并在反向传播时利用这些激活值，这对内存的占用非常大，对深度模型的训练过程来说是一个很大的限制。
对于Neural ODE来说，若直接通过积分器来做反向传播，则需要对一个积分求微分，内存开销会很大，且计算的误差会逐渐累加，因此，作者给出了一个adjoint sensitivity method来计算ODE的梯度，该方法将梯度的计算归结为解一个ODE，该ODE能够ODE Solver求解，其思路来源于Pontryagin论文《The mathematical theory of optimal processes》中的庞特里亚金最大化原理，具体的公式比较复杂，这里就不给出了。我们将隐藏状态的导数作为参数，因此参数就不是一系列离散值，而是一个连续的空间，因此并不需要依次传递到前向传播中的每一个函数进行评估，也就不用耗费大量空间来存储中间结果了。
自适应计算
绝大多数常微分方程都很难找到解析解，因此往往通过数值求解，比如最简单的方法Euler法（这样就又变成ResNet了），还有更复杂一点的Runge-Kutta法，近百年来，数学家对ODE的求解已经研究得很深入了，现代的ODE Solver也已经非常成熟，它们不仅能保证收敛到真实解，同时还能控制误差水平，会根据给定的误差容忍度选择适当的步长逼近真实解。在评估或训练过程中，通过显式地改变数值积分的精度，我们可以自由地调节模型的速度和精度，比如我们可以花更多的时间去训练一个高精度的模型，而在评估预测时降低精度以提高系统的响应速度。
公式简化
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Continuous time-series models
与RNN不同，RNN需要离散的观测值和观测间隔（emission intervals），continuously-defined dynamics can naturally incorporate data which arrives at arbitrary times. 连续定义的动力学模型可以很自然地合并在任意时刻观测的数据。在第5节，我们构建和演示了这样一个模型。

2、ODE解的Reverse-mode automatic differentiation

本文链接：https://blog.csdn.net/sinat_37422398/article/details/108420346

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