从以上笔记中可以看出,重参数化技巧可以求导的本质在于解耦了网络计算和采样操作,其方法主要包含两类:①使用高斯分布采样经过仿射变换的重参数化方法;②使用Gumbel-Softmax的重参数化方法。前者通过从正态分布 N(0,1) 中采样一个变量 ϵ ,然后对该变量 ϵ 进行仿射变换(即平移和缩放)得到所需隐变量,反向传播...
Gumbel-Max Trick 在处理离散变量时,一个经典的问题是如何从给定的概率分布中进行采样。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...
temperature):y=logits+sample_gumbel(logits.size())returnF.softmax(y/temperature,dim=-1)defgumbel_softmax(logits,temperature,hard=False):"""ST-gumple-softmaxinput: [*, n_class]return: flatten --> [*, n_class] an
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...
Gumbel-Softmax是一种可导采样技巧,它可以用来对离散分布进行重参数采样。与softmax区别是,gumbel-softmax得到得是样本(即采样,对于神经网络,离散输入常转化... p1, p 2 p_2 p2,…, p k p_k pk,那么下述过程提供了一种依概率采样类别得方案,称为GumbelMax: arg max i [ l o g p ...
重参数化主要用于解决采样、argmax所引起的不可导,无法BP的问题。 重参数化技巧包括【高斯重参】以及【Gumbel-softmax重参】,前者用于高斯分布,后者用于离散分布。 而Squashed Guassian trick 是在强化学习中,当动作空间有限定范围,过tanh后因为随机变量换元,所以计算log(pi(a|s))也要有相应的变换,在输出log(pi(...