在PyTorch 的实现中,Gumbel-Softmax 主要通过以下代码实现: importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefgumbel_softmax(logits,temperature):# 从 Gumbel 分布中采样随机噪声gumbel_noise=-torch.log(-torch.log(torch.rand_like(logits)))logits_with_noise=logits+gumbel_noise# 计算 Softmaxy=F.softmax(logits_wi...
Gumbel-Softmax有什么用 ? 据我所知,gumbel softmax允许模型中有从离散的分布(比如类别分布categorical distribution)中采样的这个过程变得可微,从而允许反向传播时可以用梯度更新模型参数,所以这让gumbel softmax在深度学习的很多领域都有应用,比如分类分割任务、采样生成类任务AIGC、强化学习、语音识别、NAS等等。如果你...
摘要: 本发明公开了基于Gumbel‑softmax技术的组合优化方法,应用目标为组合优化问题(combinatorial optimization problems),主要致力于使用深度学习的技术解决图上的组合优化问题,涉及深度学习领域的自动微分技术、Gumbel‑softmax采样技术、进化策略与遗传算法。通过Gumbel... 查看全部>> ...
本发明公开了基于Gumbel‑softmax技术的组合优化方法,应用目标为组合优化问题(combinatorial optimization problems),主要致力于使用深度学习的技术解决图上的组合优化问题,涉及深度学习领域的自动微分技术、Gumbel‑softmax采样技术、进化策略与遗传算法。通过Gumbel‑softmax重参数化技术将图上的组合优化问题转化成可微分...
在介绍gumbel softmax之前,我们需要首先介绍一下什么是可微NAS。 可微NAS(Differentiable Neural Architecture Search, DNAS)是指以可微的方式搜索网络结构,比较经典的算法是DARTS,其算法示意图如下: 上图表示的是一个cell的结构。一个cell由若干个节点(node)组成,每组节点之间通过若干条边(edge)连接起来,每条edge表示...