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...
Gumbel-Max Trick提供了一种解决办法,它通过引入Gumbel噪声来模拟离散分布的最大值采样。具体来说,我们先从Gumbel分布中为每个可能的状态生成一个随机数,然后选择对应最大随机数的那个状态。这样我们就得到了一个符合原始离散分布的样本。 Gumbel-Softmax Gumbel-Softmax是Gumbel-Max Trick的一种平滑版本,它利用了soft...
Gumbel-Softmax 分布 首先,我们来定义Gumbel-Softmax分布,这是一个在单纯形上的连续分布,可以用来近似从分类分布中抽样。假设 z 是一个具有类别概率 π₁, π₂, ...πₖ 的分类变量。在本文的剩余部分,我们假设分类样本被编码为 k-1 维的单热向量,其中各个分量属于 (k - 1)-维单纯形,记作 Δₖ...
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)=1βe−x−μβe−e−x−μβf(x)=1βe−x−μβe−e−x−μβ 其中,μμ是位置...
Gumbel-Max trick VAE 的例子是一个连续分布(正态分布)的重参数,离散分布的情况也一样,首先需要可以采样,使得离散的概率分布有意义而不是只取概率最大的值,其次需要可以计算梯度。那么怎么做到的,具体操作如下: 噪声,再取样: xπ=argmax(log(πi)+Gi) 其中, 这就是 Gumbel-Max trick。 Gumbel-Softmax Tric...
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...
具体来说,Gumbel重参数技巧先从Gumbel分布中采样得到噪声,然后使用带有softmax函数的近似计算来代替不可导的argmax操作,从而得到近似的one-hot编码。这样,采样过程变得可导,支持在神经网络中的反向传播和参数优化。通过这种方式,Gumbel重参数技巧能够在保持采样离散性的同时,使梯度能够通过采样操作进行反向传播,从而提升模型...
此处的g1,g2,…,gk,是从Gumble(0,1)采样得到的。Gumble(0,1)的分布采样,可以通过采样u,u∼Uniform(0,1),然后计算g=−log(−log(u))得到。随后把softmax作为argmax的可微近似,去生成k维取样向量y∈Δk−1: yi=exp((log(πi)+gi)/τ)∑j=1kexp((log(πj)+gj)/τ)fori=1,...
Gumbel Softmax是用于离散随机变量概率采样的重参数技巧，常用于变分自编码器（VAE）等模型中。它解决了在神经网络中引入随机性时梯度回传的难题。假设我们有概率分布p=[0.1, 0.7, 0.2]，用于在三个选项中概率采样。直接选择最大概率选项可能导致模型训练效率低下。引入Gumbel Softmax，通过Gumbel分布...
Gumbel-Softmax，一个用于离散数据采样的可积近似方法，在深度学习中发挥着关键作用，尤其在文本生成、变分自动编码器和深度强化学习等场景中。它解决了离散数据采样导致的BP（反向传播）难题。当我们需要处理离散数据，如通过GAN生成文本、有离散latent variable的模型或深度强化学习中的动作空间时，传统采样...