Gumbel-Softmax 将 Gumbel-Max Trick 中的argmax操作替换为 Softmax 操作，从而使得整个过程变得可导。...
随着 softmax 温度 τ 接近0,Gumbel-Softmax 分布的样本期望值趋近于一个分类随机变量的期望值。当τ 变得很大,Gumbel-Softmax 分布的样本将不再是单热的,并且在 τ→∞ 时变得均匀。 图1:Gumbel-Softmax 分布在离散的单热编码分类分布和连续的分类密度之间插值。对于低温度(τ = 0.1, τ = 0.5),Gumbel-...
在Gumbel-Softmax 方法中,我们使用F.gumbel_softmax对smooth_prob进行采样: importtorch.nn.functionalasF sampled_prob = F.gumbel_softmax(smooth_prob, tau=1.0, hard=True)# 近似 one-hot 的采样结果H_gumbel = sampled_prob.mm(res_embeddings) 假设Gumbel-Softmax 采样结果为以下近似 one-hot 向量(每行...
在实际应用中，GumbelMax Trick通常通过引入额外的随机变量来平滑离散分布的取样过程，从而实现对可导性的需求。在参数化形式中，该过程可以被表示为：Sample = argmax)，其中Gumbel是从标准Gumbel分布中抽取的随机变量。综上所述，GumbelMax Trick通过引入随机化过程，使得离散分布的取样能够保持模型的可导性...
Gumbel Top-Max 方法的公式可以描述为: \[ \text{Gumbel Top-Max}(x_1, x_2, ..., x_n) = \max_{i=1}^{n} (x_i + G_i) \] 其中,\( x_1, x_2, ..., x_n \) 是待比较的n个值,\( G_i \) 是独立同分布的Gumbel随机变量。Gumbel Top-Max 方法的核心思想是将原始的待比较值...
二.Gumbel-Max/softmax 在深度学习领域，对离散数据进行采样时，遇到难以微分的问题，比如在分类分布中。Gumbel-Softmax分布通过提供近似采样方法，同时保持可微性，解决了这一难题。其工作原理如下：1. 定义一个类别变量Z，其概率分布为Categorical([公式]₁，…，[公式]ₓ），其中[公式]&#...
GUMBEL-SOFTMAX 学习心得 摘要 Gumbel-Softmax分布的可微样本替换分类分布的不可微样本。 GUMBEL-SOFTMAX分布 首先定义Gumbel-Softmax分布,设z是一个类别概率为π1,π2,…,πk,其他部分我们假设分类样本被编码位于(k-1)维的单纯形中心上的Δk−1上的k维one-hot向量。这允许对于这些向量我们定义...
Gumbel-Softmax 一般来说πi是通过神经网络预测对于类别i的概率,这在分类问题中非常常见,假设我们将一个样本送入模型,最后输出的概率分布为[0.2,0.4,0.1,0.2,0.1],表明这是一个5分类问题,其中概率最大的是第2类,到这一步,我们直接通过argmax就能获得结果了,但现在我们不是预测问题,而是一个采样问题。对于模型...
温度衰减公式是用于控制Gumbel-Softmax分布的温度参数的变化。 温度衰减公式为:T(k) = T0 / (1 + α * k),其中T(k)表示在第k个迭代步骤中的温度,T0表示初始温度,α是一个控制衰减速率的超参数。 在Gumbel-Softmax中,温度参数T控制着采样分布的平滑程度。较高的温度值会产生更平滑的分布,而较低的温度值...
GumbelSoftmax的简单理解如下：作用与目的：GumbelSoftmax是一个在深度学习中广泛应用的工具，主要用于从离散数据类别分布中进行可积采样。它解决了传统采样过程中不可积的问题，使得反向传播能够顺利进行。应用场景：在文本生成、具有离散latent variable的VAE以及深度强化学习等场景中，GumbelSoftmax发挥着关键...