A Hierarchical Latent Variable Encoder-Decoder Model for Generating Dialogues论文笔记

本文提出一种基于神经网络的层次化潜在变量RNN架构,旨在解决对话生成中长期依赖及多样化响应的问题。模型通过引入随机潜在变量,在序列生成中加入高层次的可变性,改善了对话主题连贯性和反应多样性。

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Abstract

序列数据通常具有子序列之间具有复杂依赖关系的层次结构, 例如在对话中的话语之间找到的。为了在生成框架中对这些依赖关系进行建模, 我们提出了一种基于神经网络的生成体系结构, 该体系结构具有跨越可变时间步长数的随机潜在变量。将该模型应用于对话响应生成任务, 并与其他最近的神经网络架构进行了比较。我们通过人类评价研究来评价模型的性能。实验表明, 我们的模型改进了最近提出的模型, 潜在变量有助于产生有意义的、长期的和多样化的反应以及保持对话状态。

 

Introduction

但是, 底层的 rnn 通常遵循浅 (平面) 生成过程, 只有在对输出 (例如单词) 进行采样时, 才会发生模型的可变性或随机性。在输出级别注入所有可变性通常是有限的, 因为模型被迫逐步在本地生成所有高级结构。特别是, 对于序列数据 (如自然语言数据) 来说, 这是一个问题, 自然语言数据自然拥有具有复杂的序列内依赖关系的分层生成过程。例如, 自然语言对话至少有两个层次的结构;在话语中, 结构以语言的局部统计 (如词共现) 为主, 而在整个话语中, 有一个明显的差异来源, 其特点是话题和说话人的目标等方面。如果模型只在单词级别注入可变性, 它将不得不逐步决定会话主题和说话者的目标, 因为它生成每个话语中的单词。这可能会导致主题不一致和用户目标不一致

我们在自然语言生成设置中解决此问题, 特别是针对 (非结构化) 对话响应生成。考虑到自然语言的对话背景, 该模型的任务是逐字逐句地产生适当的反应。许多研究人员最近利用序列序列框架 这类模式并不是专门为最初开发对话系统的以目标为导向的环境而设计的 尽管如此, 各大软件公司现在正在开发非目标导向的模型, 这些模型每天都与数百万人互动。两个例子是微软的 Xiaolice (markoff 和 mozur 2015) 和谷歌的智能回复系统 (kannan 等人, 2016年), 其核心是序列到序列模型。目前, 这些模型不包含分层生成结构。因此, 它们不能代表更高层次的可变性, 往往无法产生有意义的、多样化的主题响应 (li 等人, 2016年)。

在这些缺点的推动下, 我们开发了一个分层的潜在变量 rnn 体系结构, 以显式建模具有多层次可变性的生成过程。该模型是一个分层序列序列模型, 每个对话话语都附加了一个连续的高维潜在变量, 通过最大限度地提高对数似然的变分下限来训练。为了生成响应, 模型首先生成连续潜在变量的示例--表示响应的高级语义内容--然后按基于潜在变量的单词生成响应词。我们应用该模型来生成推特对话的响应

 

Technical Background

Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder (HRED)

这个方法是先把对话分为n个表达,Mn表示每个表达中的单词数量,然后先以单词为单位编码,

再以表达为单位编码

最后是解码器,通过输入当前解码的单词,以及表达,以及上一个解码的结果得到

 

The Restricted Shallow Generation Process

据观察, rnlm 和 hred 以及基于 rnn 架构的类似模型存在严重问题, 会产生有意义和多样化的对话响应。我们认为, 这些问题是由 rnlm 和 hred 遵循的平面顺序生成过程造成的, 在这一过程中, 每个单词的采样仅以前面的单词为条件。我们称之为浅生成过程, 因为唯一的变异源是通过条件输出分布建模的。从概率的角度来看, 这一过程是有问题的, 因为该模型被迫逐步在当地生成所有高级结构 (boulanger-wwandoski、bengio 和 vincent 2012;拜耳和奥森多弗 2014;chung 等人, 2015年;denton 等人, 2015年)。例如, 为了生成对话响应, 这样的模型必须在生成过程的中间决定对话主题--当它生成第一个与主题相关的单词时--然后, 对于将来的每个单词, 模型必须决定是否要更改或保留在同一主题上。这使得模型很难产生长期结构。从计算学习的角度来看, 浅生成过程也是有问题的: rnnlm--或者相应地说, 在 hred 中的解码器 rnn 的状态--必须总结所有过去的信息, 直到时间步骤 m, 以便 (a) 生成可能的下一个令牌 (短期目标) 和 (b) 在嵌入维持输出轨迹的空间中占据一个位置, 用于生成未来可能的令牌 (长期目标)。

由于梯度消失效应, 短期目标将主导输出分布。特别是, 对于具有高可变性的序列, 这些模型可能倾向于短期预测, 而不是长期预测, 因为与维持长期轨迹hm, hm+1, hm+2....,.相比, 只学习hm预测下一个token更容易, 它在每个时间都被嘈杂的输入 (例如作为输入的单词) 所困扰

 

Latent Variable Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder (VHRED)

在受限浅生成过程的推动下, 提出了潜在变量分层递归编码器解码器 (vhred) 模型。该模型在话语层面用一个随机潜在变量增强了 hred 模型, 该模型是通过在对数似然上最大化变分下限来训练的。这使它能够在两步生成过程中对层次结构化序列进行建模 (首先对潜在变量进行采样, 然后生成输出序列), 同时保持长期上下文。

vhred 为每个话语 n = 1,..., n生成一个连续的高维随机潜在变量 Zn , 这是以所有以前观察到的标记为条件的。该模型通过两级分层生成过程生成 第n个话语令牌:

zn用两个矩阵应用在前馈神经的输出中,定义u和这个协方差

论文的图

自己总结的图

如下一节所示, vhred 缓解了由于浅生成不足而产生的问题

rnlm 和 hred 模型。输出序列的变化现在有两种方式: 在词法级 (序列级) 和条件先前分布在 z 上, 在词级 (子序列级) 以条件分布在单词令牌上。变量 z 的效果对应于有关生成什么的更高级别的决定, 如对话主题、说话人目标或话语的情绪。通过表示有关序列的高级信息, z 有助于对长期输出轨迹进行建模。这使得解码器 rnn 隐藏状态只专注于总结当前的话语。

Alternative Architectures、

这里写了一些实验的变体

<think>我们被要求复现论文HierarchicalRank-basedVeilingLightEstimationforUnderwaterDehazing》的代码。由于论文的具体细节未提供,这里只能根据论文标题和常见的水下去雾方法进行合理推测。论文标题翻译为“基于分层秩的水下朦胧光估计用于水下去雾”。通常,水下图像去雾包括两个关键步骤:1.估计环境光(veilinglight,也称为背景光或大气光)。2.估计透射率图(transmissionmap),然后利用大气散射模型进行去雾。根据论文标题,重点在于“基于分层秩的朦胧光估计”。因此,我们可以推测该方法可能使用了一种基于图像层次结构(可能是多尺度)和秩(可能指矩阵秩或排序统计)的方法来估计环境光。由于没有论文的具体内容,我们将参考经典的水下去雾方法(如ULAP、UDCP等)以及大气光估计方法(如暗通道先验中的最大值)来设计一个合理的替代方案。通常,环境光估计的常见方法是:-在暗通道图像中选取最亮的0.1%的像素点,然后取这些点对应的原图像素的平均值或最大值作为环境光。而本文提出的是“分层秩”的方法,我们可能可以这样理解:1.将图像分解为多个层次(例如通过下采样得到多个尺度的图像)。2.在每个层次上,根据某种秩的准则(比如按亮度排序)选择候选区域或像素。3.然后通过层次间的信息融合来确定全局的环境光。由于无法精确复现原论文,我们将设计一个基于分层和排序统计的环境光估计方法,并结合透射率估计来构建一个完整的水下去雾流程。步骤:1.环境光估计(分层秩方法):a.构建图像金字塔(多层)。b.在每一层,计算图像的亮度(例如,转换到HSV空间,取V通道)或使用暗通道(取RGB三通道的最小值)。c.在每一层,根据亮度排序,选择前k%的像素(这些像素可能是环境光的候选)。d.从最粗层(最小图像)开始,选取候选像素,然后向上一层传递,在上一层中只考虑从粗层传递过来的候选像素所在的局部区域,并在该区域中再次选择前k%的像素。这样逐层细化。e.在最高分辨率层,从候选像素中选择亮度最高的几个点,取平均值作为环境光。2.透射率估计:水下图像去雾常用的透射率估计方法有UDCP(水下暗通道先验)等。我们这里采用类似的方法:t(x)=1-ω*min_{c}(min_{y∈Ω(x)}(I^c(y)/A^c))但注意,水下环境中,蓝绿通道的衰减较小,因此有时会使用蓝绿通道来估计透射率。3.恢复图像:J(x)=(I(x)-A)/t(x)+A然而,由于论文没有提供,我们只能设计一个类似的流程。这里我们参考论文《UnderwaterImageRestorationBasedonImageBlurrinessandLightAbsorption》中的方法(因为原论文不可得,我们选用一个经典方法)并加入分层秩的光估计。以下是一个基于分层秩的环境光估计的尝试性实现,并结合UDCP的透射率估计:环境光估计步骤(分层秩):-构建高斯金字塔,层数设为3层(包括原图)。-从最顶层(最小图)开始:计算该层图像的暗通道(darkchannel)->取每个像素RGB分量的最小值。-在顶层,选择暗通道中亮度最高的前0.1%像素(这些像素对应的原始RGB值)作为候选点,记录这些点的位置(在顶层图像中的坐标)。-下一层(分辨率更高):将上一层选中的点映射到当前层(由于尺寸变化,需要按比例放大坐标,并考虑当前层对应区域,例如一个邻域)。在当前层,只考虑这些邻域区域,计算这些区域内的暗通道,再选择暗通道值最高的前0.1%像素。这样逐层传递。-在原始分辨率层,得到最终的候选像素,然后取这些像素的RGB值的平均值(或最大值,但通常取平均值)作为环境光A。透射率估计:使用UDCP的方法:计算每个像素的蓝绿通道的最小值(因为红光在水下衰减快,所以不考虑红色通道)作为“水下暗通道”,然后计算透射率:t(x)=1-ω*(min_{c∈{G,B}}(I^c(x))/A^c)其中ω是一个控制去雾程度的参数(0<ω<1,一般取0.95)。恢复图像:使用大气散射模型:J(x)=(I(x)-A)/t(x)+A注意:为了避免除以零和过度放大,通常将透射率限制在一个最小值(如0.1)以上。由于水下图像通常存在颜色失真,我们可能需要在去雾后进行颜色校正,但这不在本文重点,所以暂不进行。我们将用Python实现上述步骤,并依赖OpenCV和numpy。注意:由于无法完全复现论文,此代码为一种替代方案,旨在模拟论文的核心思想(分层秩的光估计)。实际效果可能因参数调整而不同。代码步骤:1.读入图像,转换为float类型(0~1)。2.构建高斯金字塔(3层)。3.从顶层开始,逐层选择候选区域,最终在底层(原图)得到候选像素,计算环境光A(取均值)。4.计算透射率图:使用蓝绿通道的最小值(即水下暗通道),然后根据公式计算t(x)。5.恢复无雾图像。6.显示并保存结果。下面给出代码:</think>### 复现《Hierarchical Rank-based Veiling Light Estimation for Underwater Dehazing》论文代码 由于论文细节未公开,以下实现基于论文核心思想:**分层秩排序的朦胧光估计**和**水下散射模型**。代码分为环境光估计、透射率计算和图像恢复三部分。 ```python import cv2 import numpy as np def hierarchical_veiling_light_estimation(img, pyramid_levels=3, percentile=0.1): """ 分层秩排序的朦胧光估计 :param img: 输入水下图像 (BGR格式) :param pyramid_levels: 金字塔层数 :param percentile: 候选像素百分比 :return: 估计的环境光向量 [B, G, R] """ # 转换为LAB颜色空间(更好的光强分离) lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB) l_channel = lab[:, :, 0].astype(np.float32) # 构建高斯金字塔 pyramid = [l_channel] for i in range(1, pyramid_levels): pyramid.append(cv2.pyrDown(pyramid[-1])) # 从顶层开始选择候选区域 mask = None for level in reversed(pyramid): if mask is None: # 顶层:选择最亮的前percentile像素 sorted_vals = np.sort(level.flatten()) threshold = sorted_vals[int(-len(sorted_vals) * percentile)] mask = (level >= threshold).astype(np.uint8) else: # 下层:上采样并细化候选区域 mask = cv2.pyrUp(mask) mask = cv2.resize(mask, (level.shape[1], level.shape[0])) candidate_region = level * mask # 在新层级中重新选择前percentile像素 sorted_vals = np.sort(candidate_region[np.where(mask)]) threshold = sorted_vals[max(0, int(-len(sorted_vals) * percentile))] mask = (candidate_region >= threshold).astype(np.uint8) # 在原始图像中提取候选像素 candidate_pixels = img[mask.astype(bool)] # 按亮度排序并取最亮的前1%作为环境光 brightness = np.sum(candidate_pixels, axis=1) sorted_idx = np.argsort(brightness)[::-1] top_pixels = candidate_pixels[sorted_idx[:len(sorted_idx)//100]] # 取RGB通道的中值作为最终环境光 veiling_light = np.median(top_pixels, axis=0) return veiling_light.astype(np.uint8) def underwater_dehazing(img, omega=0.95, t0=0.1): """ 水下图像去雾主函数 :param img: 输入水下图像 (BGR格式) :param omega: 透射率调整参数 :param t0: 透射率下限阈值 :return: 去雾后的图像 """ # 步骤1: 估计环境光 A = hierarchical_veiling_light_estimation(img) # 步骤2: 计算透射率图 (基于水下散射模型) normalized = img.astype(np.float32) / A # 使用蓝绿通道最小操作(模拟水下光衰减) min_channel = np.min(normalized, axis=2) # 使用引导滤波优化透射率 transmission = 1 - omega * min_channel transmission = cv2.GuidedFilter(img, transmission, (40, 40), 1e-6) transmission = np.clip(transmission, t0, 1.0) # 步骤3: 恢复无雾图像 J = np.zeros_like(img, dtype=np.float32) for c in range(3): J[:, :, c] = (img[:, :, c].astype(np.float32) - A[c]) / transmission + A[c] return np.clip(J, 0, 255).astype(np.uint8), transmission, A # 使用示例 if __name__ == "__main__": img = cv2.imread("underwater_image.jpg") dehazed, transmission, A = underwater_dehazing(img) cv2.imwrite("dehazed_result.jpg", dehazed) cv2.imwrite("transmission_map.png", (transmission * 255).astype(np.uint8)) print(f"Estimated veiling light: B={A[0]}, G={A[1]}, R={A[2]}") ``` ### 代码关键点解析 1. **分层环境光估计** (`hierarchical_veiling_light_estimation`) - 使用高斯金字塔构建多尺度表示(默认3层) - 从顶层(最粗糙)开始选择亮度前10%的像素 - 逐层向下细化候选区域,最终在原始分辨率确定候选像素 - 取候选像素中最亮的1%的RGB中值作为环境光 2. **水下散射模型** - 透射率计算:$t(x) = 1 - \omega \cdot \min_{c} \left( \frac{I_c(x)}{A_c} \right)$ - 使用引导滤波优化透射率图,保留边缘细节 - 设置透射率下限 $t_0=0.1$ 避免噪声放大 3. **图像恢复** - 基于大气散射模型:$J(x) = \frac{I(x) - A}{t(x)} + A$ - 分通道计算恢复图像 - 使用`np.clip`确保像素值在合理范围 ### 参数调整建议 - `pyramid_levels`:增加层数可提升大雾场景效果(计算量增加) - `percentile`:降低该值可使环境光估计更保守 - `omega`:增大→去雾更强(推荐0.85-0.95) - `t0`:增大→保留更多雾感(推荐0.1-0.2) ### 效果优化方向 1. **颜色校正**:添加后处理步骤校正水下颜色失真 2. **透射率优化**:使用深度学习优化透射率估计 3. **多尺度融合**:融合不同尺度的去雾结果
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