Softmax-Random Choice 该方法首先通过Softmax函数将上述结构参数向量[0.9, 3, 2.3]变成[0, 1]之间的概率向量[0.0756, 0.6176, 0.3067],然后设置一个探索率eps,当随机生成的概率小于该探索率eps时,则随机采样一个操作,否则选择概率最大的操作。对应的代码如下,其中one_hot_from_logits函数的最后一行正是实现了这...
代码实现: def sample_gumbel(shape, eps=1e-20): U = torch.rand(shape) U = U.cuda() return -torch.log(-torch.log(U + eps) + eps) def gumbel_softmax_sample(logits, temperature=1): y = logits + sample_gumbel(logits.size()) return F.softmax(y / temperature, dim=-1) def gumb...
def gumbel_softmax(logits, tau=1, hard=False, eps=1e-10, dim=-1): if eps != 1e...
1. gumbel softmax gumbel softmax方法的本质在于说用一个连续可导的函数来模拟argmax函数的结果表达,使得其可以在不截断梯度回传的情况下完成argmax函数的功能。 argmax函数的函数曲线可以通过狄拉克函数( δ ( x ) \delta(x) δ(x))进行描述,即: a r g m a x ( v ⃗ ) = ∑ i n i ∗ δ...
在探索多智能体强化学习的代码实现中，Gumbel_softmax是一种常用的技术手段。具体来说，我们可以参考github.com/shariqiqbal2...上的代码示例来理解其用法。关键代码部分，gumbel_softmax函数的调用可以在github.com/shariqiqbal2...找到，而其行为选择策略的step函数也在同一个链接中。Gumbel_softmax在...
最终，我用MindSpore实现的Gumbel-Softmax应用于VAE实验，结果与Pytorch版本的Loss下降趋势基本一致，展示了其在实际应用中的可行性。尽管这篇文章拖延了很长时间，但为了满足对Gumbel-Softmax需求的开发者，我会将其添加到MindSpore的主要仓库中，供更多人使用和开发。如果你对这个功能感兴趣，可以下载代码...
对于n维概率向量π，添加Gumbel噪声后，通过argmax得到的采样等价于直接从原分布采样。为解决argmax不可导的问题，引入温度参数控制softmax的软化程度，使分布更平滑或更接近one-hot分布。训练时逐渐降低温度，逼近真实离散分布。四、代码实现 采用Gumbel-Softmax技巧的代码示例中，包含采样过程与网络计算图的...
实现Gumbel softmax trick的关键步骤包括生成Gumbel分布的随机变量，以及根据反函数求解均匀分布转换为Gumbel分布。最后，通过PyTorch等深度学习框架，我们可以轻松实现这一过程。综上所述，Gumbel softmax trick提供了一种有效的解决方案，使得我们在深度学习模型中能够对离散变量进行优化。通过结合Gumbel分布和...
在实践中，Gumbel softmax的实现方式可能会有所不同，比如在GDAS论文中，选择操作可能使用argmax，而更新权重则采用softmax的梯度。在PyTorch中，这可能表现为如下的代码片段：ret = y_hard - y_soft.detach() + y_soft。尽管引入了随机性，Gumbel softmax并未显著减少内存需求，因为它仍然计算了混合...
在验证Gumbel Softmax的正确性时，可以使用代码实现来直观展示其效果。通过对比不同分布（如高斯分布、均匀分布）生成的随机噪音与Gumbel分布的生成效果，可以看到只有使用Gumbel分布时，最终的概率分布与原始分布最为接近。综上所述，Gumbel Softmax通过巧妙地结合Gumbel分布与softmax函数，为模型提供了一种在...