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...
公式(3)描述的是Gumbel-Softmax分布的概率密度函数(probability density function, PDF),这个函数告诉我们对于给定的向量 z = (z_1, ..., z_k) 在Gumbel-Softmax分布下出现的密度是多少。这个密度与分类分布中的概率不同,因为它不是离散的,而是连续的。 让我们逐一解析这个密度函数: Γ(k):这是伽玛函数(Ga...
Gumbel-Softmax通常应用于生成模型和强化学习中。在生成模型中,Gumbel-Softmax可以用于对离散分布进行采样,例如对文本生成模型中的单词进行采样;在强化学习中,Gumbel-Softmax可以用于对动作空间进行采样,例如深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法中的行动选择。 好文要顶 关注我 收藏该文 微信...
Gumbel-Softmax 是一种技术,用于在离散选择中引入可微分的近似。这对于需要在神经网络中进行离散采样(如分类任务或生成离散数据)而不破坏梯度计算非常有用。Gumbel-Softmax 可以看作是对经典的 Softmax 函数的一种扩展,结合了Gumbel 噪声,用于逼近离散的one-hot 向量,同时保持梯度的可计算性。 在许多机器学习任务中...
本文对大部分人来说可能仅仅起到科普的作用,因为 Gumbel-Max 仅在部分领域会用到,例如 GAN、VAE 等。笔者是在研究 EMNLP 上的一篇论文时,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 做一个总结,由此写下本文 ...
具体而言，gumbel-softmax 的公式如下：[p] 其中，G 是采样自 Gumbel 分布的噪声。通过添加 gumbel 噪声，原本的 one-hot 向量被放松，这一过程称为放松（relax）。放松后的向量能够进行梯度传播，从而解决梯度传播的问题。温度参数在这一过程中扮演了控制分布陡峭程度的角色，其值越低，分布越接近于 ...
本文对大部分人来说可能仅仅起到科普的作用,因为Gumbel-Max仅在部分领域会用到,例如GAN、VAE等。笔者是在研究EMNLP上的一篇论文时,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做一个总结,由此写下本文 为什么我们需要Gumbel-Softmax ? 假设现在我们有一个离散随...
之后我们对采样随机值后的权重分布取argmax(^W)argmax(W^)的话应该是选择第二个操作,当然这种概率是比较小的,这个也叫Gumbel-Max trick。可是argmax也有无法求导的问题,因此可以使用softmax来代替,也就是Gumbel-Softmax trick,那么有如下计算公式(ττ表示温度系数,类似于知识蒸馏里的温度系数,也是用来控制分布的...
2. 采样Z的最常见方式是通过计算和比较[公式]₁ + ... +[公式]ᵢ₋₁与均匀分布U的值。然而，argmax函数的不可微性限制了这一过程。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...
gumbel-softmax 公式的介绍到此为止,下面是实现细节。 gumbel-softmax 实现 gumbel-softmax有两种常见的实现: Soft,软实现,或者松弛的实现,当下游网络可以直接接受浮点数时使用。 Hard(Straight-Through),直通模式,当下游网络必须 one-hot 时使用。 在`torch.nn.functional.gumbel_softmax` 中,传递参数为 hard=Tru...