Gumbel-Softmax 的核心思想是利用Gumbel 分布来近似 Softmax 的采样过程，使其变得可导。Gumbel 分布 Gum...
随着 softmax 温度 τ 接近0,Gumbel-Softmax 分布的样本期望值趋近于一个分类随机变量的期望值。当τ 变得很大,Gumbel-Softmax 分布的样本将不再是单热的,并且在 τ→∞ 时变得均匀。 图1:Gumbel-Softmax 分布在离散的单热编码分类分布和连续的分类密度之间插值。对于低温度(τ = 0.1, τ = 0.5),Gumbel-...
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...
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...
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-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...
在实现maddpg源码时，发现作者采用的离散空间采样策略是Gumbel-Softmax技巧。之前错误地认为在采样分布中直接使用np.random.choice进行采样。于是深入学习了这一策略，本文旨在探讨Gumbel-Softmax技巧的用处，而内容聚焦于其核心概念与优势，而非深入的数学推导。一、Gumbel-Softmax技巧在何处发挥作用？在强化...
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...
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。