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...
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...
[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...
也就是Gumbel-Softmax Trick，而GiGi可以通过Gumbel分布求逆从均匀分布生成，即：
在 Pytorch 中，实现 gumbel-softmax 的函数为 `F.gumbel_softmax`。然而，为什么在知乎上对该技术的讨论较少呢？这主要是因为 gumbel-softmax 的应用范围相对有限。它主要在神经网络中，当需要离散随机变量作为隐变量且需要独热性质时才显现出其价值。这一系列的条件限制了它的广泛应用。关于 gumbel-...
Gumbel-Softmax 一般来说πi是通过神经网络预测对于类别i的概率,这在分类问题中非常常见,假设我们将一个样本送入模型,最后输出的概率分布为[0.2,0.4,0.1,0.2,0.1],表明这是一个5分类问题,其中概率最大的是第2类,到这一步,我们直接通过argmax就能获得结果了,但现在我们不是预测问题,而是一个采样问题。对于模型...
第一个更适合你使用：Reparameterizable Subset Sampling via Continuous Relaxationsarxiv.org/abs/...
(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,...
of a scalar).就是把softmax的T调低 得到的只是接近one-hot的soft one-hot 不是真的one-hot ...
gumbel-softmax 在 VAE(变分自编码器)、MADDPG(多智能体DDPG)、LLM(比如,Self-Evaluation Guided Beam Search for Reasoning)中有应用,Pytorch中也有对应实现`F.gumbel_softmax`。那为啥知乎上几乎没有文章讨论呢? 只因gumbel-softmax 仅在神经网络中,离散随机变量作为隐变量且需要独热性质时才有所作为,这么多的限...