TreeGrad: Transferring Tree Ensembles to Neural Networks

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) are popular machine learning algorithms with implementations such as LightGBM and in popular machine learning toolkits like Scikit-Learn. Many implementations can only produce trees in an offline manner and in a greedy manner. We explore ways to convert existing GBDT implementations to known neural network architectures with minimal performance loss in order to allow decision splits to be updated in an online manner and provide extensions to allow splits points to be altered as a neural architecture search problem. We provide learning bounds for our neural network.Comment: Technical Report on Implementation of Deep Neural Decision Forests Algorithm. To accompany implementation here: https://github.com/chappers/TreeGrad. Update: Please cite as: Siu, C. (2019). "Transferring Tree Ensembles to Neural Networks". International Conference on Neural Information Processing. Springer, 2019. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1909.1179

Visual question answering with modules and language modeling

L’objectif principal de cette thèse est d’apprendre les représentations modulaires pour la tâche de réponse visuelle aux questions (VQA). Apprendre de telles représentations a le potentiel de généraliser au raisonnement d’ordre supérieur qui prévaut chez l’être humain. Le chapitre 1 traite de la littérature relative à VQA, aux réseaux modulaires et à l’optimisation de la structure neuronale. En particulier, les différents ensembles de données proposés pour étudier cette tâche y sont détaillés. Les modèles de VQA peuvent être classés en deux catégories en fonction des jeux de données auxquels ils conviennent. La première porte sur les questions ouvertes sur les images naturelles. Ces questions concernent principalement quelques objets/personnes présents dans l’image et n’exigent aucune capacité de raisonnement significative pour y répondre. La deuxième catégorie comprend des questions (principalement sur des images synthétiques) qui testent la capacité des modèles à effectuer un raisonnement compositionnel. Nous discutons de différentes variantes architecturales de réseaux de modules neuronaux (NMN). Finalement nous discutons des approches pour apprendre les structures ou modules de réseau neuronal pour des tâches autres que VQA. Au chapitre 2, nous décrivons un moyen d’exécuter de manière parcimonieuse un modèle CNN (ResNeXt [110]) et d’enregistrer les calculs effectués dans le processus. Ici, nous avons utilisé un mélange de formulations d’experts pour n’exécuter que les K meilleurs experts dans chaque bloc convolutionnel. Le groupe d’experts le plus important est sélectionné sur la base d’un contrôleur qui utilise un système d’attention guidé par une question suivie de couches entièrement connectées dans le but d’attribuer des poids à l’ensemble d’experts. Nos expériences montrent qu’il est possible de réaliser des économies énormes sur le nombre de FLOP avec un impact minimal sur la performance. Le chapitre 3 est un prologue du chapitre 4. Il mentionne les contributions clés et fournit une introduction au problème de recherche que nous essayons de traiter dans l’article. Le chapitre 4 contient le contenu de l’article. Ici, nous nous intéressons à l’apprentissage de la structure interne des modules pour les réseaux de modules neuronaux (NMN) [3, 37]. Nous introduisons une nouvelle forme de structure de module qui utilise des opérations arithmétiques élémentaires et la tâche consiste maintenant à connaître les poids de ces opérations pour former la structure de module. Nous plaçons le problème dans une technique d’optimisation à deux niveaux, dans laquelle le modèle prend des gradients de descente alternés dans l’architecture et des espaces de poids. Le chapitre 5 traite d’autres expériences et études d’ablation réalisées dans le contexte de l’article précédent. La plupart des travaux dans la littérature utilisent un réseau de neurones récurrent tel que LSTM [33] ou GRU [13] pour modéliser les caractéristiques de la question. Cependant, les LSTM peuvent échouer à encoder correctement les caractéristiques syntaxiques de la question qui pourraient être essentielles [87]. Récemment, [76] a montré l’utilité de la modélisation du langage pour répondre aux questions. Avec cette motivation, nous essayons d’apprendre un meilleur modèle linguistique qui peut être formé de manière non supervisée. Dans le chapitre 6, nous décrivons un réseau récursif de modélisation de langage dont la structure est alignée pour le langage naturel. Plus techniquement, nous utilisons un modèle d’analyse non supervisée (Parsing Reading Predict Network ou PPRN [86]) et augmentons son étape de prédiction avec un modèle TreeLSTM [99] qui utilise l’arborescence intermédiaire fournie par le modèle PRPN dans le but de un état caché en utilisant la structure arborescente. L’étape de prédiction du modèle PRPN utilise l’état caché, qui est une combinaison pondérée de l’état caché du TreeLSTM et de celui obtenu à partir d’une attention structurée. De cette façon, le modèle peut effectuer une analyse non supervisée et capturer les dépendances à long terme, car la structure existe maintenant explicitement dans le modèle. Nos expériences démontrent que ce modèle conduit à une amélioration de la tâche de modélisation du langage par rapport au référentiel PRPN sur le jeu de données Penn Treebank.The primary focus in this thesis is to learn modularized representations for the task of Visual Question Answering. Learning such representations holds the potential to generalize to higher order reasoning as is prevalent in human beings. Chapter 1 discusses the literature related to VQA, modular networks and neural structure optimization. In particular, it first details different datasets proposed to study this task. The models for VQA can be categorized into two categories based on the datasets they are suitable for. The first one is open-ended questions about natural images. These questions are mostly about a few objects/persons present in the image and don’t require any significant reasoning capability to answer them. The second category comprises of questions (mostly on synthetic images) which tests the ability of models to perform compositional reasoning. We discuss the different architectural variants of Neural Module Networks (NMN). Finally, we discuss approaches to learn the neural network structures or modules for tasks other than VQA. In Chapter 2, we discuss a way to sparsely execute a CNN model (ResNeXt [110]) and save computations in the process. Here, we used a mixture of experts formulation to execute only the top-K experts in each convolutional block. The most important set of experts are selected based on a gate controller which uses a question-guided attention map followed by fully-connected layers to assign weights to the set of experts. Our experiments show that it is possible to get huge savings in the FLOP count with only a minimal degradation in performance. Chapter 3 is a prologue to Chapter 4. It mentions the key contributions and provides an introduction to the research problem which we try to address in the article. Chapter 4 contains the contents of the article. Here, we are interested in learning the internal structure of the modules for Neural Module Networks (NMN) [3, 37]. We introduce a novel form of module structure which uses elementary arithmetic operations and now the task is to learn the weights of these operations to form the module structure. We cast the problem into a bi-level optimization technique in which the model takes alternating gradient descent steps in architecture and weight spaces. Chapter 5 discusses additional experiments and ablation studies that were done in the context of the previous article. Most works in the literature use a recurrent neural network like LSTM [33] or GRU [13] to model the question features. However, LSTMs can fail to properly encode syntactic features of the question which could be vital to answering some VQA questions [87]. Recently, [76] has shown the utility of language modeling for question-answering. With this motivation, we try to learn a better language model which can be trained in an unsupervised manner. In Chapter 6, we discuss a recursive network for language modeling whose structure aligns with the natural language. More technically, we make use of an unsupervised parsing model (Parsing Reading Predict Network or PPRN [86]) and augment its prediction step with a TreeLSTM [99] model which makes use of the intermediate tree structure given by PRPN model to output a hidden state by utilizing the tree structure. The predict step of PRPN model makes use of a hidden state which is a weighted combination of the TreeLSTM’s hidden state and the one obtained from structured attention. This way it helps the model to do unsupervised parsing and also capture long-term dependencies as the structure now explicitly exists in the model. Our experiments demonstrate that this model leads to improvement on language modeling task over the PRPN baseline on Penn Treebank dataset