temperature参数 τ 越接近0,从Gumbel-Softmax分布采样得到的样本就越接近于one-hot向量,Gumbel-Softmax分布也就越接近于类别分布(categorical distribution)。相反地, τ 越大,得到的分布越接近于(对各类别的)均匀分布。 Straight-Through Gumbel Estimator 除了使用Softmax的近似外,论文还提出Straight-Through估计。主要...
Gumbel-Softmax根据温度系数τ的变化让输入逐渐趋向于极化,前向表达形式:y = softmax((z + g) / τ) 随机变量g的作用:为输入引入随机性,体现采样 温度系数τ的作用:不断变小从而让输入更加极化 在一些论文中,经常看到关于网络不可求导操作的处理方法,大致可分为:次梯度和重参数化两类。在看完凌青老师的凸...
GroupViT论文中，作者选择在Grouping模块的Token聚类中心选择上采用Gumbel Softmax方法，这主要是出于图像分割需求，确保每个类别对应一个且仅对应一个区域。传统softmax难以实现这样的one-hot分配，而Gumbel Softmax恰好解决了这个问题。在项目GitHub上，有人曾疑惑为何不使用普通的softmax，因为softmax分配的是...
在2016年的论文《A Continuous Relaxation of Discrete Random Variables》以及2017年的《CATEGORICAL REPARAMETERIZATION WITH GUMBEL-SOFTMAX》中，研究者发现了一种重参数化技巧，能够同时保持随机性，让离散型随机变量的梯度继续回传。这两篇论文的引用量超过了8000次，表明它们在深度学习领域具有重要价值，值...
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...
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...
所以gumbel softmax成功地引入了随机性,使得每个操作都能以一定的概率被选中,不过貌似也并没有减少内存的消耗,因为还是和DARTS一样计算的mixed值。所以在GDAS这篇论文里作者在选择操作的时候使用的是argmax,而在更新权重的时候采用的是softmax的梯度值,这个可以通过修改pytorch的backward部分代码实现。
具体的解释可见这个链接Gumbel-Softmax Trick 然后Gumbel-Top-k trick就是选最大的n个,这里的命名有点奇怪,其实叫top n可能更容易理解 Planning的动作就是这n个动作。等planning结束后,真正选动作就是这个n个里面最大的。选择的式子为 可以看到这里多了一项σ(q(a))σ(q(a)),其中q(a)q(a)是动作aa对应的...
后来问了原作者之后，他解释道：With Gumbel-Softmax sampling, you actually don't get a scalar ...
[PyTorch] Gumbel-Softmax 解决 Argmax 不可导问题 Ryan王燃也 Multimodal ML | 梦想家 旅行 星空 阅读全文 ChatModel的LLM+RLHF模式可以被替换成LLM+X吗? 追光者 西安交通大学 计算机技术硕士 论文概述 学习这个RRTF之前,可以先学习一下RLHF。 顺带一提:eosphoros-ai组织「DB-GPT开发者」最新有个...