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...
所以gumbel softmax成功地引入了随机性,使得每个操作都能以一定的概率被选中,不过貌似也并没有减少内存的消耗,因为还是和DARTS一样计算的mixed值。所以在GDAS这篇论文里作者在选择操作的时候使用的是argmax,而在更新权重的时候采用的是softmax的梯度值,这个可以通过修改pytorch的backward部分代码实现。 总结起来Gumbel-s...
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(combinatorialoptimizationproblems),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...
(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,Gumbelsoftmax采样技术,进化策略与遗传算法.通过Gumbelsoftmax重参数化技术将图上的组合优化问题转化成可微分的连续函数优化问题,进而使用深度学习领域的自动微分技术对参数进行优化.通过并行地在GPU...
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...
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的连续函数优化问题,进而使用深度学习领域的自动微分技术对参数进行优化。通过并行地在gpu上运行,能够有效提升算法的表现与效率。我们还引入了几个演化算子,包括基于进化策略的选择性替换,以及遗传算法中...
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(combinatorialoptimizationproblems),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...
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...