Gumbel-Softmax 结论 讨论 关于Gumbel-Argmax与Gumbel-Softmax-Argmax的”激烈讨论“ TL;DR Straight-Through-Estimator前向计算常数c=argmax(z) - softmax(z),前向表达形式:y=softmax(z) + c STE相当于前向采用argmax,反向采用softmax,虽然实现可导但前向反向存在差异 Gumbel-Softmax根据温度系数τ的变化让...
在我们的实验中,我们发现 softmax 温度 τ 可以通过多种不同的计划进行退火(annealed),并且即使在固定的计划下,这种方案也可以被解释为熵正则化(Szegedy et al., 2013; Pereyra et al., 2016),在这里 Gumbel-Softmax 分布能够在训练过程中自适应地调整提出的样本的“置信度”。 2.2 直通(Straight-Through)Gumb...
Gumbel-Softmax是一种用于对离散分布进行采样的技术,通常应用于生成模型和强化学习中。下面是对Gumbel-Softmax的分析: Gumbel分布 Gumbel分布是一种连续概率分布,它的概率密度函数可以用以下公式表示: $$f(x)=\frac{1}{\beta}e^{-\frac{x
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...
Gumbel-Softmax 方法:输出是从smooth_prob中采样的类别嵌入,每个节点选择一个类别(类似于 one-hot),更离散化。 适用场景 平滑加权:适用于希望概率信息对嵌入有直接贡献的情况。 Gumbel-Softmax:适合希望从分布中采样一个单一类别嵌入,同时保持可微性。
Gumbel-Max Trick提供了一种解决办法,它通过引入Gumbel噪声来模拟离散分布的最大值采样。具体来说,我们先从Gumbel分布中为每个可能的状态生成一个随机数,然后选择对应最大随机数的那个状态。这样我们就得到了一个符合原始离散分布的样本。 Gumbel-Softmax Gumbel-Softmax是Gumbel-Max Trick的一种平滑版本,它利用了soft...
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...
Gumbel-Softmax是一种神奇的方法,用于将离散变量连续化,这样我们就可以用梯度下降来优化它们了。传统的离散变量优化可是个大难题,但Gumbel-Softmax却能轻松搞定。 Gumbel-Softmax的基本原理 Gumbel-Softmax的精髓在于将Gumbel分布和Softmax函数结合起来。简单来说,就是给每个类别加点噪声,然后通过Softmax函数把带噪声的...
deep-learningvisual-inertial-odometrygumbel-softmaxeccv2022 UpdatedOct 19, 2022 Python Codes for "Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image Transmission with Adaptive Rate Control", ICASSP 2022 adaptive-learninggumbel-softmaxdeep-jscc
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...