Gumbel-Softmax有什么用 ? 据我所知,gumbel softmax允许模型中有从离散的分布(比如类别分布categorical distribution)中采样的这个过程变得可微,从而允许反向传播时可以用梯度更新模型参数,所以这让gumbel softmax在深度学习的很多领域都有应用,比如分类分割任务、采样生成类任务AIGC、强化学习、语音识别、NAS等等。如果你...
Gumbel-Softmax 结论 讨论 关于Gumbel-Argmax与Gumbel-Softmax-Argmax的”激烈讨论“ TL;DR Straight-Through-Estimator前向计算常数c=argmax(z) - softmax(z),前向表达形式:y=softmax(z) + c STE相当于前向采用argmax,反向采用softmax,虽然实现可导但前向反向存在差异 Gumbel-Softmax根据温度系数τ的变化让...
大概可以参考pytorch里面torch.nn.functional.gumbel_softmax的实现：def gumbel_softmax(logits, tau=1,...
总的来说，gumbel-softmax 技术在深度学习中扮演了重要角色，尤其在需要引入随机性并保持梯度传播的场景下。虽然知乎上对这一技术的讨论相对较少，但这并不意味着它不重要或不被广泛应用。实际上，理解 gumbel-softmax 的原理和应用对于深度学习领域的发展至关重要。
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...
目前的Gumbel trick都是用的Gumbel SoftMax trick，一次从M个样本中采取最大的一个（max）; 但是在有...
(Gumbelmax) 又引入softmax函数来对argmax进行光滑近似,使得可导(Gumbelsoftmax) 具体步骤如下:对于网络输出的一个n维向量v, 生成n个服从均匀分布U(0,1)的独立样本...)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,...
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 分布 Gumbel 分布的关键特性 Gumbel-Max Trick Gumbel-Softmax 的核心思想 用代码说明这个过程 三...
Gumbel Softmax是为了让离散分布能够重参数化以进行采样,取名Softmax只是表示这个过程需要求最大值。 一个简单的代码展示: import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt import bisect categories = 5 samples = 1000 probability = np.array([0.1, 0.1, 0.5, 0.2, 0.1]) ...