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...
,通过 softmax 函数可得,取到每个维度的概率为: πk=exk∑Kk′=1exk′ 这是直接 softmax 得到的概率密度函数,如果换一种方式,对每个 下面给出Gumbel分布的概率密度函数和分布函数,并证明这件事情。 的Gumbel分布的PDF为: f(z;μ)=e−(z−μ)−e−(z−μ) ...
Softmax函数 gumbel_softmax解决的问题 假设如下场景: 什么是Gumbel distribution? 定义 证明 熵(Entropy) 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用,透彻理解交叉熵背后的直觉_最大交叉熵-CSDN博客 信息量 首先是信息量。假设我们听到了两件事,分别如下: 事件A:巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事件B:中国队进入了2018世...
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
而gumbel softmax函数事实上就是在softmax的基础上加上参数调制。 我们给出gumbel softmax的函数表达式如下: σ ′ ( x ) = e x i / δ ∑ j e x j / δ \sigma'(x) = \frac{e^{x_i / \delta}}{\sum_j e^{x_j / \delta}} σ′(x)=∑jexj/δexi/δ ...
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
在 Pytorch 中，实现 gumbel-softmax 的函数为 `F.gumbel_softmax`。然而，为什么在知乎上对该技术的讨论较少呢？这主要是因为 gumbel-softmax 的应用范围相对有限。它主要在神经网络中，当需要离散随机变量作为隐变量且需要独热性质时才显现出其价值。这一系列的条件限制了它的广泛应用。关于 gumbel-...
为了解决这一问题,科学家们引入了Gumbel-Softmax技巧。这个技巧的核心思想是通过向每个离散变量添加Gumbel噪声,并使用Softmax函数来近似argmax操作。这样一来,采样过程就变得可导了,从而使得模型能够通过梯度下降进行优化。Gumbel-Softmax在需要对离散随机变量进行采样的任务中显得尤为重要,例如变分自编码器(VAE)和强化学习...
传统的采样公式[公式] 由于max操作不可积。Gumbel-Softmax的“reparameterization trick”引入了[公式]，其中[公式]是噪声，这使得采样过程可微分，便于反向传播。softmax函数被用作argmax的近似，采样向量y通过[公式]生成，temperature参数[formula]控制了样本与one-hot向量的接近程度。在训练中，Gumbel-Soft...
Gumbel分布的密度函数为：其中，随机变量、位置参数确定分布中心，尺度参数影响分布扩散程度。Gumbel分布的累积分布函数为：描述随机变量小于或等于特定值的概率。关键性质包括：在机器学习中，Gumbel分布与softmax函数结合产生Gumbel-Softmax分布，非常适用于分类任务。通过温度参数τ调整，可从准确分类过渡到均匀...