NumPy作為 Python 生態(tài)中最受歡迎的科學(xué)計(jì)算包，很多讀者已經(jīng)非常熟悉它了。

它為 Python 提供高效率的多維數(shù)組計(jì)算，并提供了一系列高等數(shù)學(xué)函數(shù)，我們可以快速搭建模型的整個(gè)計(jì)算流程。毫不負(fù)責(zé)任地說，NumPy 就是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架的「爸爸」。

盡管目前使用 NumPy 寫模型已經(jīng)不是主流，但這種方式依然不失為是理解底層架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)原理的好方法。最近，來自普林斯頓的一位博士后將 NumPy 實(shí)現(xiàn)的所有機(jī)器學(xué)習(xí)模型全部開源，超過 3 萬行代碼、30 多個(gè)模型，并提供了相應(yīng)的論文和一些實(shí)現(xiàn)的測試效果。

項(xiàng)目地址：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

粗略估計(jì)，該項(xiàng)目大約有 30 個(gè)主要機(jī)器學(xué)習(xí)模型，此外還有 15 個(gè)用于預(yù)處理和計(jì)算的小工具，全部.py 文件數(shù)量有 62 個(gè)之多。平均每個(gè)模型的代碼行數(shù)在 500 行以上，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的 layer.py 文件中，代碼行數(shù)接近 4000。

這，應(yīng)該是目前用 NumPy 手寫機(jī)器學(xué)習(xí)模型的「最高境界」吧。

誰用 NumPy 手推了一大波 ML 模型？通過項(xiàng)目的代碼目錄，我們能發(fā)現(xiàn)，作者基本上把主流模型都實(shí)現(xiàn)了一遍，這個(gè)工作量簡直驚為天人。作者 David Bourgin 是一位大神，于 2018 年獲得加州大學(xué)伯克利分校計(jì)算認(rèn)知科學(xué)博士學(xué)位，隨后在普林斯頓大學(xué)從事博士后研究。 盡管畢業(yè)不久，David 在頂級期刊與計(jì)算機(jī)會議上都發(fā)表了一些優(yōu)秀論文。在 ICML 2019 中，其關(guān)于認(rèn)知模型先驗(yàn)的研究就被接收為少有的 Oral 論文。 David Bourgin 就是用 NumPy 手寫 ML 模型、手推反向傳播的大神。這么多的工作量，當(dāng)然還是需要很多參考資源的，David 會理解這些資源或?qū)崿F(xiàn)，并以一種更易讀的方式寫出來。 他表示，從 autograd repo 學(xué)到了很多，但二者的不同之處在于，他顯式地進(jìn)行了所有梯度計(jì)算，以突出概念/數(shù)學(xué)的清晰性。當(dāng)然，這么做的缺點(diǎn)也很明顯，在每次需要微分一個(gè)新函數(shù)時(shí)，你都要寫出它的公式…… 估計(jì) David Bourgin 在寫完這個(gè)項(xiàng)目后，機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)已經(jīng)極其牢固了。項(xiàng)目總體介紹這個(gè)項(xiàng)目最大的特點(diǎn)是作者把機(jī)器學(xué)習(xí)模型都用 NumPy 手寫了一遍，包括更顯式的梯度計(jì)算和反向傳播過程。可以說它就是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架了，只不過代碼可讀性會強(qiáng)很多。 David Bourgin 表示他一直在慢慢寫或收集不同模型與模塊的純 NumPy 實(shí)現(xiàn)，它們跑起來可能沒那么快，但是模型的具體過程一定足夠直觀。每當(dāng)我們想了解模型 API 背后的實(shí)現(xiàn)，卻又不想看復(fù)雜的框架代碼，那么它可以作為快速的參考。 文章后面會具體介紹整個(gè)項(xiàng)目都有什么模型，這里先簡要介紹它的整體結(jié)構(gòu)。如下所示為項(xiàng)目文件，不同的文件夾即不同種類的代碼集。 ?在每一個(gè)代碼集下，作者都會提供不同實(shí)現(xiàn)的參考資料，例如模型的效果示例圖、參考論文和參考鏈接等。如下所示，David 在實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級的過程中，還提供了參考論文。 ?當(dāng)然如此龐大的代碼總會存在一些 Bug，作者也非常希望我們能一起完善這些實(shí)現(xiàn)。如果我們以前用純 NumPy 實(shí)現(xiàn)過某些好玩的模型，那也可以直接提交 PR 請求。因?yàn)閷?shí)現(xiàn)基本上都只依賴于 NumPy，那么環(huán)境配置就簡單很多了，大家差不多都能跑得動。手寫 NumPy 全家福作者在 GitHub 中提供了模型/模塊的實(shí)現(xiàn)列表，列表結(jié)構(gòu)基本就是代碼文件的結(jié)構(gòu)了。整體上，模型主要分為兩部分，即傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型與主流的深度學(xué)習(xí)模型。 其中淺層模型既有隱馬爾可夫模型和提升方法這樣的復(fù)雜模型，也包含了線性回歸或最近鄰等經(jīng)典方法。而深度模型則主要從各種模塊、層級、損失函數(shù)、最優(yōu)化器等角度搭建代碼架構(gòu)，從而能快速構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 除了模型外，整個(gè)項(xiàng)目還有一些輔助模塊，包括一堆預(yù)處理相關(guān)的組件和有用的小工具。 該 repo 的模型或代碼結(jié)構(gòu)如下所示： 1. 高斯混合模型

• EM 訓(xùn)練

2. 隱馬爾可夫模型

• 維特比解碼
• 似然計(jì)算
• 通過 Baum-Welch/forward-backward 算法進(jìn)行 MLE 參數(shù)估計(jì)

3. 隱狄利克雷分配模型（主題模型）

• 用變分 EM 進(jìn)行 MLE 參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)模型
• 用 MCMC 進(jìn)行 MAP 參數(shù)估計(jì)的平滑模型

4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.1 層/層級運(yùn)算

• Add
• Flatten
• Multiply
• Softmax
• 全連接/Dense
• 稀疏進(jìn)化連接
• LSTM
• Elman 風(fēng)格的 RNN
• 最大+平均池化
• 點(diǎn)積注意力
• 受限玻爾茲曼機(jī) (w. CD-n training)
• 2D 轉(zhuǎn)置卷積 (w. padding 和 stride)
• 2D 卷積 (w. padding、dilation 和 stride)
• 1D 卷積 (w. padding、dilation、stride 和 causality)

4.2 模塊

• 雙向 LSTM
• ResNet 風(fēng)格的殘差塊（恒等變換和卷積）
• WaveNet 風(fēng)格的殘差塊（帶有擴(kuò)張因果卷積）
• Transformer 風(fēng)格的多頭縮放點(diǎn)積注意力

4.3 正則化項(xiàng)

• Dropout
• 歸一化
• 批歸一化（時(shí)間上和空間上）
• 層歸一化（時(shí)間上和空間上）

4.4 優(yōu)化器

• SGD w/ 動量
• AdaGrad
• RMSProp
• Adam

4.5 學(xué)習(xí)率調(diào)度器

• 常數(shù)
• 指數(shù)
• Noam/Transformer
• Dlib 調(diào)度器

4.6 權(quán)重初始化器

• Glorot/Xavier uniform 和 normal
• He/Kaiming uniform 和 normal
• 標(biāo)準(zhǔn)和截?cái)嗾龖B(tài)分布初始化

4.7 損失

• 交叉熵
• 平方差
• Bernoulli VAE 損失
• 帶有梯度懲罰的 Wasserstein 損失

4.8 激活函數(shù)

• ReLU
• Tanh
• Affine
• Sigmoid
• Leaky ReLU

4.9 模型

• Bernoulli 變分自編碼器
• 帶有梯度懲罰的 Wasserstein GAN

4.10 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具

• col2im (MATLAB 端口)
• im2col (MATLAB 端口)
• conv1D
• conv2D
• deconv2D
• minibatch

5. 基于樹的模型

• 決策樹 (CART)
• [Bagging] 隨機(jī)森林
• [Boosting] 梯度提升決策樹

6. 線性模型

• 嶺回歸
• Logistic 回歸
• 最小二乘法
• 貝葉斯線性回歸 w/共軛先驗(yàn)

7.n 元序列模型

• 最大似然得分
• Additive/Lidstone 平滑
• 簡單 Good-Turing 平滑

8. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型

• 使用交叉熵方法的智能體
• 首次訪問 on-policy 蒙特卡羅智能體
• 加權(quán)增量重要采樣蒙特卡羅智能體
• Expected SARSA 智能體
• TD-0 Q-learning 智能體
• Dyna-Q / Dyna-Q+ 優(yōu)先掃描

9. 非參數(shù)模型

• Nadaraya-Watson 核回歸
• k 最近鄰分類與回歸

10. 預(yù)處理

• 離散傅立葉變換 (1D 信號)
• 雙線性插值 (2D 信號)
• 最近鄰插值 (1D 和 2D 信號)
• 自相關(guān) (1D 信號）
• 信號窗口
• 文本分詞
• 特征哈希
• 特征標(biāo)準(zhǔn)化
• One-hot 編碼/解碼
• Huffman 編碼/解碼
• 詞頻逆文檔頻率編碼

11. 工具

• 相似度核
• 距離度量
• 優(yōu)先級隊(duì)列
• Ball tree 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

項(xiàng)目示例由于代碼量龐大，這里整理了一些示例。 例如，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)積注意力機(jī)制：

classDotProductAttention(LayerBase): def__init__(self,scale=True,dropout_p=0,init="glorot_uniform",optimizer=None): super().__init__(optimizer) self.init=init self.scale=scale self.dropout_p=dropout_p self.optimizer=self.optimizer self._init_params() def_fwd(self,Q,K,V): scale=1/np.sqrt(Q.shape[-1])ifself.scaleelse1 scores=Q@K.swapaxes(-2,-1)*scale#attentionscores weights=self.softmax.forward(scores)#attentionweights Y=weights@V returnY,weights def_bwd(self,dy,q,k,v,weights): d_k=k.shape[-1] scale=1/np.sqrt(d_k)ifself.scaleelse1 dV=weights.swapaxes(-2,-1)@dy dWeights=dy@v.swapaxes(-2,-1) dScores=self.softmax.backward(dWeights) dQ=dScores@k*scale dK=dScores.swapaxes(-2,-1)@q*scale returndQ,dK,dV 在以上代碼中，Q、K、V 三個(gè)向量輸入到「_fwd」函數(shù)中，用于計(jì)算每個(gè)向量的注意力分?jǐn)?shù)，并通過 softmax 的方式得到權(quán)重。而「_bwd」函數(shù)則計(jì)算 V、注意力權(quán)重、注意力分?jǐn)?shù)、Q 和 K 的梯度，用于更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。 在一些實(shí)現(xiàn)中，作者也進(jìn)行了測試，并給出了測試結(jié)果。如圖為隱狄利克雷（Latent Dirichlet allocation，LDA）實(shí)現(xiàn)進(jìn)行文本聚類的結(jié)果。左圖為詞語在特定主題中的分布熱力圖。右圖則為文檔在特定主題中的分布熱力圖。 圖注：隱狄利克雷分布實(shí)現(xiàn)的效果。

審核編輯 ：李倩