如果ε1,ε2,...,εl服从Gumbel分布(η1, μ),(η2, μ),… ,(ηl, μ),且这些随机变量相互独立,那么ξ=max{ε1,ε2,...,εl}依然服从如下Gumbel分布形式。 Proof: 对于ε的分布函数,我们有: 因为η1,η2,...,ηl彼此相互独立,我们有: ...
Gumbel-Softmax有什么用 ? 据我所知,gumbel softmax允许模型中有从离散的分布(比如类别分布categorical distribution)中采样的这个过程变得可微,从而允许反向传播时可以用梯度更新模型参数,所以这让gumbel softmax在深度学习的很多领域都有应用,比如分类分割任务、采样生成类任务AIGC、强化学习、语音识别、NAS等等。如果你...
Gumbel-Softmax Trick 能解决什么问题? 重参数化也可以用在离散分布采样中,由于对我来说相比于连续分布的重参数技巧,离散重参数难理解很多,本文单独介绍离散部分的重参数化 。 简介 这篇文章从直观感觉讲起,先讲Gumbel-Softmax Trick用在哪里及如何运用,再编程感受Gumbel分布的效果,最后讨论数学证明。 问题来源 通...
Gumble_Softmax 可以解决的问题 **场景:**对于一个分类任务,通常会使用softmax函数来将模型的输出值转换为概率的形式,并通过argmax函数取最大的概率值标签作为模型的预测标签。在分类任务中,argmax可以不参与反向传播过程(即直接通过softmax值和true_label计
一、Gumbel-Softmax Trick用在哪里 问题来源 Re-parameterization Trick Gumbel-Softmax Trick 二、Gumbel分布采样效果 三、数学证明 一、Gumbel-Softmax Trick用在哪里 问题来源 通常在强化学习中,如果动作空间是离散的,比如上、下、左、右四个动作,通常的做法是网络输出一个四维的one-hot向量(不考虑空动作...
为解决这个问题，引入了 reparameterization 思路，通过将概率分布替换为可微函数来实现。Gumbel Max 技巧通过将概率分布抽样替换为函数，每次取 argmax 得到抽样分布，证明了其分布与对概率分布做 softmax 后抽样分布一致，但这个过程仍然不可微。为解决 Gumbel Max 的微分问题，Gumbel Softmax 提出将 argmax...
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...
Fisher–Tippett–Gnedenko theorem给出了n个 i.i.d. 随机变量中的最大值Mn=max{X1,⋯,Xn}在n→...
在介绍gumbel softmax之前,我们需要首先介绍一下什么是可微NAS。 可微NAS(Differentiable Neural Architecture Search, DNAS)是指以可微的方式搜索网络结构,比较经典的算法是DARTS,其算法示意图如下: 上图表示的是一个cell的结构。一个cell由若干个节点(node)组成,每组节点之间通过若干条边(edge)连接起来,每条edge表示...
器训练)中,直接学习输出的概率分布是自然的选择;而对于涉及采样的学习任务(VAE 隐变量采样、强化学习中对actions 集合进行采样以确定下一步的操作),gumbel-softmax...的argmax操作是不可导的. 所以尝试用softmax来代替, 即Gumbel-SoftmaxTrick. 这里我们假设argmax返回的是一个one-hot向量,那么我们需要找到argmax...