Gumbel Softmax 通俗解释 用最通俗语言介绍Gumbel Softmax 算法要解决的问题和原理 chatGPTGumbel Softmax算法主要是为了解决在深度学习中处理离散数据的一个问题。通常,神经网络比较擅长处理连续数据(比如图片、… 降伏其芯打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍...
Gumbel Softmax是用于离散随机变量概率采样的重参数技巧，常用于变分自编码器（VAE）等模型中。它解决了在神经网络中引入随机性时梯度回传的难题。假设我们有概率分布p=[0.1, 0.7, 0.2]，用于在三个选项中概率采样。直接选择最大概率选项可能导致模型训练效率低下。引入Gumbel Softmax，通过Gumbel分布...
之后我们对采样随机值后的权重分布取argmax(\hat{W})的话应该是选择第二个操作,当然这种概率是比较小的,这个也叫Gumbel-Max trick。可是argmax也有无法求导的问题,因此可以使用softmax来代替,也就是Gumbel-Softmax trick,那么有如下计算公式(\tau表示温度系数,类似于知识蒸馏里的温度系数,也是用来控制分布的平滑度)...
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...
总的来说，Gumbel softmax为可微NAS提供了一个更概率化的网络结构搜索方法，虽然在计算上可能与DARTS相似，但它的随机性选择机制为解决DARTS的问题带来了新的可能。如果你想深入了解其原理或实践应用，可以参考AutoML机器学习公众号的进一步内容，或者查阅相关代码库，如GitHub上的Baichenjia/G...。
保持采样结果的分布和算出来的理论分布一致。简单易懂附代码 参见：道哥真的多：Gumbel softmax trick ...
总结起来Gumbel-softmax在具体实践上和上面的例子有一丢丢不一样,总结起来步骤如下: 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\(\epsilon_1,...,\epsilon_n\) 通过\(G_i=−log(−log(\epsilon_i))\)计算得到\(G_i\) ...
总结起来Gumbel-softmax在具体实践上和上面的例子有一丢丢不一样,总结起来步骤如下: 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\(\epsilon_1,...,\epsilon_n\) 通过\(G_i=−log(−log(\epsilon_i))\)计算得到\(G_i\) ...