人工智能DeepMind发布神经网络

DeepMind今日发布了Haiku和RLax两个库，都是基于JAX。

JAX由谷歌提出，是TensorFlow的简化库。结合了针对线性代数的编译器XLA，和自动区分本地 Python 和 Numpy 代码的库Autograd，在高性能的机器学习研究中使用。

而此次发布的两个库，分别针对神经网络和强化学习，大幅简化了JAX的使用。

Haiku是基于JAX的神经网络库，允许用户使用熟悉的面向对象程序设计模型，可完全访问 JAX 的纯函数变换。

RLax是JAX顶层的库，它提供了用于实现增强学习代理的有用构件。

有意思的是，Reddit网友惊奇的发现Haiku这个库的名字，竟然不以“ax”结尾。

当然，也有网友对这两个库表示了肯定：

毫无疑问，对JAX起到了推动作用。

那么，我们就来看下Haiku和RLex的庐山真面目吧。

Haiku

Haiku是JAX的神经网络库，它允许用户使用熟悉的面向对象编程模型，同时允许完全访问JAX的纯函数转换。

它提供了两个核心工具：模块抽象hk.Module，和一个简单的函数转换hk.transform。

hk.Module是Python对象，包含对其自身参数、其他模块和对用户输入应用函数方法的引用。

hk.transform允许完全访问JAX的纯函数转换。

其实，在JAX中有许多神经网络库，那么Haiku有什么特别之处呢？有5点。

1、Haiku已经由DeepMind的研究人员进行了大规模测试

DeepMind相对容易地在Haiku和JAX中复制了许多实验。其中包括图像和语言处理的大规模结果、生成模型和强化学习。

2、Haiku是一个库，而不是一个框架

它的设计是为了简化一些具体的事情，包括管理模型参数和其他模型状态。可以与其他库一起编写，并与JAX的其他部分一起工作。

3、Haiku并不是另起炉灶

它建立在Sonnet的编程模型和API之上，Sonnet是DeepMind几乎普遍采用的神经网络库。它保留了Sonnet用于状态管理的基于模块的编程模型，同时保留了对JAX函数转换的访问。

4、过渡到Haiku是比较容易的

通过精心的设计，从TensorFlow和Sonnet，过渡到JAX和Haiku是比较容易的。除了新的函数(如hk.transform)，Haiku的目的是Sonnet 2的API。

5、Haiku简化了JAX

它提供了一个处理随机数的简单模型。在转换后的函数中，hk.next_rng_key()返回一个唯一的rng键。

那么，该如何安装Haiku呢？

Haiku是用纯Python编写的，但是通过JAX依赖于c++代码。

首先，按照下方链接中的说明，安装带有相关加速器支持的JAX。

httPS://github.com/google/jax#installation

然后，只需要一句简单的pip命令就可以完成安装。

1. $ pip install git+https://github.com/deepmind/haiku 

接下来，是一个神经网络和损失函数的例子。

1. import haiku as hk 
2.  
3. import jax.numpy as jnp 
4.  
5. def softmax_cross_entropy(logits, labels): 
6.  
7.   one_hot = hk.one_hot(labels, logits.shape[-1]) 
8.  
9.   return -jnp.sum(jax.nn.log_softmax(logits) * one_hot, axis=-1) 
10.  
11. def loss_fn(images, labels): 
12.  
13.   model = hk.Sequential([ 
14.  
15.       hk.Linear(1000), 
16.  
17.       jax.nn.relu, 
18.  
19.       hk.Linear(100), 
20.  
21.       jax.nn.relu, 
22.  
23.       hk.Linear(10), 
24.  
25.   ]) 
26.  
27.   logits = model(images) 
28.  
29.   return jnp.mean(softmax_cross_entropy(logits, labels)) 
30.  
31. loss_obj = hk.transform(loss_fn) 

RLax

RLax是JAX顶层的库，它提供了用于实现增强学习代理的有用构件。

它所提供的操作和函数不是完整的算法，而是强化学习特定数学操作的实现。

RLax的安装也非常简单，一个pip命令就可以搞定。

1. pip install git+git://github.com/deepmind/rlax.git 

使用JAX的jax.jit函数，所有的RLax代码可以不同的硬件上编译。

RLax需要注意的是它的命名规则。

许多函数在连续的时间步长中考虑策略、操作、奖励和值，以便计算它们的输出。在这种情况下，后缀_t和tm1通常是为了说明每个输入是在哪个步骤上生成的，例如：

q_tm1：转换的源状态中的操作值。

a_tm1：在源状态下选择的操作。

r_t：在目标状态下收集的结果奖励。

q_t：目标状态下的操作值。

Haiku和RLax都已在GitHub上开源，有兴趣的读者可从“传送门”的链接访问。

传送门

Haiku：

https://github.com/deepmind/haiku

RLax：

https://github.com/deepmind/rlax

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。