Pytorch 中有对应的实现,即 `torch.distributions.gumbel.Gumbel` 。 Gumbel-Softmax 将gumbel 噪声添加到 softmax 中,作为一种离散变量的重参数化技巧,使得离散变量在有随机性的同时,也能够进行梯度传播。其公式如下: Gumbe-Softmax 其中,g_i便是采样自\text{Gumbel}(0, 1)。由于该噪声的加入,使得对数似然的...
我们所想要的就是下面这个式子,即gumbel-max技巧: 其中: 这一项名叫Gumbel噪声,这个噪声是用来使得z的返回结果不固定的(每次都固定一个值就不叫采样了)。最终我们得到的z向量是一个one_hot向量,用这个向量乘一下x的值域向量,得到的就是我们要采样的x,这个过程就是前向过程。 反向传播就要对p求导了。显然这个式...
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-...
在探讨使用gumbel-softmax时如何让softmax输出概率分布，可以参考pytorch中torch.nn.functional.gumbel_softmax的实现。具体操作中，当参数hard设置为True时，返回的结果是one-hot向量。其中，y_soft表示采样得到的概率分布，y_hard是基于此概率分布计算得出的one-hot向量。这里的detach()方法实际上将一个张量...
最终，我用MindSpore实现的Gumbel-Softmax应用于VAE实验，结果与Pytorch版本的Loss下降趋势基本一致，展示了其在实际应用中的可行性。尽管这篇文章拖延了很长时间，但为了满足对Gumbel-Softmax需求的开发者，我会将其添加到MindSpore的主要仓库中，供更多人使用和开发。如果你对这个功能感兴趣，可以下载代码...
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 = True, 函数是对采样值进行了一个 max 的操作,最后再和采样值组合在一起。这样的操作使得,在 forward 阶段, 传播的是 onehot值 y_hard; 而在 backpropagation...
PyTorch implementation of a Variational Autoencoder with Gumbel-Softmax Distribution - YongfeiYan/Gumbel_Softmax_VAE
实现Gumbel softmax trick的关键步骤包括生成Gumbel分布的随机变量，以及根据反函数求解均匀分布转换为Gumbel分布。最后，通过PyTorch等深度学习框架，我们可以轻松实现这一过程。综上所述，Gumbel softmax trick提供了一种有效的解决方案，使得我们在深度学习模型中能够对离散变量进行优化。通过结合Gumbel分布和...
在实践中，Gumbel softmax的实现方式可能会有所不同，比如在GDAS论文中，选择操作可能使用argmax，而更新权重则采用softmax的梯度。在PyTorch中，这可能表现为如下的代码片段：ret = y_hard - y_soft.detach() + y_soft。尽管引入了随机性，Gumbel softmax并未显著减少内存需求，因为它仍然计算了混合...
Fix gumbel softmax #292757 Sign in to view logs Summary Jobs Check labels Run details Usage Workflow file Triggered via pull request October 5, 2024 00:54 pytorch-bot[bot] labeled #137384 Status Failure Total duration 48s Artifacts – ...