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⁻¹。这使我们可...
这就是Gumbel-Max trick。 Gumbel-Softmax Trick 可以通过Gumbel分布求逆从均匀分布生成,即: Gi=−log(−log(Ui)),Ui∼U(0,1) 具体实践 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ϵ1,…,ϵn 通过Gi=−log(−log(ϵi))计算得到Gi ...
首先定义Gumbel-Softmax分布,设z是一个类别概率为π1,π2,…,πk,其他部分我们假设分类样本被编码位于(k-1)维的单纯形中心上的Δk−1上的k维one-hot向量。这允许对于这些向量我们定义元素平均值为Ep[z]=[π1,π2,…,πk]。 Gumbel-Max技巧提供了一种简单有效的方法,从具有类概率分布为...
借助于热力学中的概念，在softmax函数加入了温度参数，从而控制分布的陡峭程度，有时，这种分布也被称为...
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)=\frac{1}{\beta}e^{-\frac{x
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...
首先，我们定义Gumbel-Softmax分布，这是一种在单纯形上的连续分布，用于近似从分类分布中抽样。在分类变量z具有概率π₁、π₂、...πₖ时，假设z编码为(k - 1)维单热向量，属于(k - 1)-维单纯形。这里，我们讨论像元素级别的期望这样的概念。Gumbel-Max技巧提供了一种简单...
Gumbel-Softmax Gumbel-Softmax是Gumbel-Max Trick的一种平滑版本,它利用了softmax函数来近似表示离散分布。 结论 Gumbel-Softmax是一种有效的处理离散变量的方法,特别适用于深度学习中的强化学习任务和其他需要处理离散输出的情况。通过引入Gumbel噪声和softmax函数,我们可以保持可微性,同时仍然能够模拟离散分布的行为。...
具体而言，Gumbel-Softmax分布定义为一个用于近似类别分布的连续分布，将类别样本编码为位于单纯形“角落”上的一个one-hot向量。Gumbel-Max技巧提供了一种简单高效的方法，从类别分布中通过类别概率抽取样本。使用softmax函数作为argmax的连续、可微近似，生成一个向量，其值与类别概率成正比。温度参数的调整...
温度衰减公式是用于控制Gumbel-Softmax分布的温度参数的变化。 温度衰减公式为:T(k) = T0 / (1 + α * k),其中T(k)表示在第k个迭代步骤中的温度,T0表示初始温度,α是一个控制衰减速率的超参数。 在Gumbel-Softmax中,温度参数T控制着采样分布的平滑程度。较高的温度值会产生更平滑的分布,而较低的温度值...