Gumbel Softmax的引入解决了这一问题,它是单纯形(simplex)上的一个连续分布,可以近似类别样本,它的参数梯度可以很容易地通过重参数化(Reparameterization)技巧计算出来。实验表明,Gumbel-Softmax在伯努利变量和类别变量上都优于所有单样本梯度估计。 Gumbel-Softmax Distribution 本节定义Gumbel-Softmax分布,它是一个单纯...
假设了现实世界的长尾检测和分割数据遵循一个更接近于Gumbel分布而不是伯努利分布,所以建议使用Gumbel激活而不是Sigmoid或Softmax。对此,验证了在不同采样策略、更深层次的模型和损失函数下,Gumbel相对于Sigmoid和Softmax的优势,并开发了基于Gumbel激活的GOL方法,其性能明显优于...
也就是P是一个伯努利分布，则argmax可以使用logθ0+z0与logθ1+z1的差值与0进行比较，差值小于0则...
为了解决神经网络中无法做离散值的梯度更新问题,提出利用Gumbel-Softmax采样来构建推荐系统框架(GDCF).该框架支持在汉明空间中学习用户与目标项目之间的交互关系,得到相应的二进制表示,进一步为了解决离散优化问题,利用Gumbel分布采样来拟合伯努利分布,从而放松约束条件,同时利用Softmax来解决梯度更新问题,最终实现为用户推荐...
a) 不同温度系数对应的Gumbel-Softmax随机变量示意图 b) 当τ趋于0时，从Gumbel-Softmax分布中的采样和从离散分布中的采样相同 （感谢@Quokka 的提醒，该图引自论文Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax）# 为便于理解，如下代码节选自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/144140006 # modified for ...