在实际应用中，GumbelMax Trick通常通过引入额外的随机变量来平滑离散分布的取样过程，从而实现对可导性的需求。在参数化形式中，该过程可以被表示为：Sample = argmax)，其中Gumbel是从标准Gumbel分布中抽取的随机变量。综上所述，GumbelMax Trick通过引入随机化过程，使得离散分布的取样能够保持模型的可导性...
那么 Gumbel-max给出了一种从此离散分布中采样的方法，首先从gumbel(0,1)中独立地采样K个样本，记为z...
Gumbel分布:Gumbel分布是一种连续概率分布,它经常用于极值问题的建模。在Gumbel-Max技巧中,我们从标准Gumbel分布 Gumbel(0,1) 中抽取k个独立同分布的样本g_1, ..., g_k。标准Gumbel分布有两个参数,位置参数(0)和尺度参数(1),这里使用的是标准形式。 Gumbel-Max转换:每个类别i的Gumbel样本g_i被转换为g_i +...
二.Gumbel-Max/softmax 在深度学习领域，对离散数据进行采样时，遇到难以微分的问题，比如在分类分布中。Gumbel-Softmax分布通过提供近似采样方法，同时保持可微性，解决了这一难题。其工作原理如下：1. 定义一个类别变量Z，其概率分布为Categorical([公式]₁，…，[公式]ₓ），其中[公式]&#...
Gumbel Top-Max 方法的公式可以描述为: \[ \text{Gumbel Top-Max}(x_1, x_2, ..., x_n) = \max_{i=1}^{n} (x_i + G_i) \] 其中,\( x_1, x_2, ..., x_n \) 是待比较的n个值,\( G_i \) 是独立同分布的Gumbel随机变量。Gumbel Top-Max 方法的核心思想是将原始的待比较值...
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...
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...
一、Gumbel-Softmax Trick用在哪里 问题来源 Re-parameterization Trick Gumbel-Softmax Trick 二、Gumbel分布采样效果 三、数学证明 一、Gumbel-Softmax Trick用在哪里 问题来源 通常在强化学习中,如果动作空间是离散的,比如上、下、左、右四个动作,通常的做法是网络输出一个四维的one-hot向量(不考虑空动作...
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，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...