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 ...
根据论文公式,可以直接实现Gumbel-Softmax,下面来看Pytorch的实现: defgumbel_softmax(logits:Tensor,tau:float=1,hard:bool=False,eps:float=1e-10,dim:int=-1)->Tensor:ifhas_torch_function_unary(logits):returnhandle_torch_function(gumbel_softmax,(logits,),logits,tau=tau,hard=hard,eps=eps,dim=dim)...
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...
下图是原论文[https://arxiv.org/pdf/1611.01144.pdf] 中对于 tau 参数大小的实验结果。 可以看出随着温度参数的增大采样值的分布逐渐由类onehot分布转换为均匀分布。 在pytorch的 gumbel_softmax 的源码中可以对于其实现原理有一个清晰的认识。 其中有一个 hard 参数,当hard = False,函数直接返回采样值,当 hard...
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...
论文来源 | CVPR2022 文章解读 | William 摘要 近年来,目标检测和分割领域都取得了重大进展。然而,目前最先进的方法仍然在罕见类别和常见类别之间的性能存在巨大差距。本文发现深层检测器中使用的Sigmoid或Softmax函数是导致长尾检测和分割性能低的主要原因。为了解决这个问题,...
之前看MADDPG论文的时候,作者提到在离散的信息交流环境中,使用了Gumbel-Softmax estimator。于是去搜了一下,发现该技巧应用甚广,如深度学习中的各种GAN、强化学习中的A2C和MADDPG算法等等。只要涉及在离散分布上运用重参数技巧时(re-parameterization),都可以试试Gumbel-Softmax Trick。
Gumbel-Softmax 写在前面 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...
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...
在讨论 gumbel-softmax 的背景时，我们设想了一个环境，该环境由神经网络提供，其中包含了一个智能体，也是一个神经网络。智能体需要在多种可能的行动中选择一个，将其传给环境进行处理，最终的结果会反馈给智能体，以便智能体根据反馈调整其策略。这类问题在许多深度学习论文中被统称为 SCG（Stochastic ...