从以上笔记中可以看出,重参数化技巧可以求导的本质在于解耦了网络计算和采样操作,其方法主要包含两类:①使用高斯分布采样经过仿射变换的重参数化方法;②使用Gumbel-Softmax的重参数化方法。前者通过从正态分布 N(0,1) 中采样一个变量 ϵ ,然后对该变量 ϵ 进行仿射变换(即平移和缩放)得到所需隐变量,反向传播...
在Gumbel-Max技巧中,我们从标准Gumbel分布 Gumbel(0,1) 中抽取k个独立同分布的样本 g_1, ..., g_k。标准Gumbel分布有两个参数,位置参数(0)和尺度参数(1),这里使用的是标准形式。 Gumbel-Max转换:每个类别 i 的Gumbel样本 g_i 被转换为 g_i + \log \pi_i。这里的 \log 是自然对数,将类别的概率 ...
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元素平均值为Ep[z]=[π1,π2,…,πk]。 Gumbel-Max技巧提供了一种简单有效的方法,从具有类概率分布为...
Gumbel-Max Trick Gumbel-Max技巧就是解决max函数不可导问题的,我们可以用argmax替换max,即z=onehot(argmaxi{gi+logπi})(2) 其中,gi=−log(−log(ui)),ui∼U(0,1),这一项名为Gumbel噪声,或者叫Gumbel分布,目的是使得z的返回结果不固定 可以看到式(2)的整个过程中,不可导的部分只有argmax,实际上...
Gumbel-Softmax是一种在深度学习中用于处理离散变量的采样方法,特别是在生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)等模型中。这种技巧允许我们在反向传播过程中保持可微性,从而可以对具有离散值的神经网络进行训练。 Gumbel分布 首先,我们需要了解Gumbel分布。Gumbel分布是一个连续概率分布,通常用来模拟最大或最小观测值...
一、Gumbel-Softmax技巧在何处发挥作用？在强化学习中，若动作空间为离散形式，通常网络输出一个one-hot向量表示每个动作的概率。而直接选择动作的方式存在严重问题：argmax操作无法计算梯度，阻碍网络优化；且仅根据概率最大值选择动作，缺乏探索性。为解决后者，引入softmax函数，使输出具有概率含义，但选择...
看到其中有用Gumbel-Softmax公式解决对一个概率分布进行采样无法求导的问题，故想到对Gumbel-Softmax做一...
3. 引入Gumbel分布，通过重参数化技巧，构造了一个参数和确定分布的确定性函数，从而使得采样过程可微。4. 使用softmax函数作为argmax的可微近似，生成的样本向量y描述了Z的连续近似，温度参数tau控制着新样本与离散one-hot向量的接近程度。当tau值接近于0时，softmax计算平稳地接近argmax，样本矢量接近one...
参考上述讲解对于原有分布引入Gumbel噪音的方式,使得该分布通过softmax之后即可以得到逼近于one-hot的分布(one-hot分布其实实现了采样的过程),同时这种gumbel噪音也保持和原有分布一致的采样概率(概率意义层面也满足)。 Gumbel-softmax示例代码分析 上述介绍了重参技巧的基本概念和gumbel softmax的基本流程,但我学习过程...