TL;DRStraight-Through-Estimator前向计算常数c=argmax(z) - softmax(z),前向表达形式:y=softmax(z) + cSTE相当于前向采用argmax,反向采用softmax,虽然实现可导但前向反向存在差异Gumbel-Softmax根据温度系数…
Gumbel-Softmax 分布首先,我们来定义Gumbel-Softmax分布,这是一个在单纯形上的连续分布,可以用来近似从分类分布中抽样。假设 z 是一个具有类别概率 π₁, π₂, ...πₖ 的分类变量。在本文的剩余部分,我们假…
在实际应用中，gumbel-softmax 可以用于各种场景，如在训练过程中通过调整温度参数，使得模型能够从探索阶段过渡到利用阶段，从而更好地平衡模型的泛化能力和学习效率。总的来说，gumbel-softmax 技术在深度学习中扮演了重要角色，尤其在需要引入随机性并保持梯度传播的场景下。虽然知乎上对这一技术的讨论相对...
(albeit with asoft one-hotoutput instead of a scalar).就是把softmax的T调低 得到的只是接近one-...
gumbel-softmax 在 VAE(变分自编码器)、MADDPG(多智能体DDPG)、LLM(比如,Self-Evaluation Guided Beam Search for Reasoning)中有应用,Pytorch中也有对应实现`F.gumbel_softmax`。那为啥知乎上几乎没有文章讨论呢? 只因gumbel-softmax 仅在神经网络中,离散随机变量作为隐变量且需要独热性质时才有所作为,这么多的限...
我在学习《CLIP 改进工作串讲(上)【论文精读·42】》的过程中,听到朱老师讲到了GroupViT中用到了gumbel softmax(相关源代码),于是我带着好奇心试图想去了解gumbel softmax是什么,最后我把我的理解写成这篇文章,但是目前我在工作中还没用到gumbel softmax,所以如果有说得不对的地方,欢迎指正。 Gumbel-Softmax有...
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 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 登录/注册 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》
Gumbel Softmax的引入解决了这一问题,它是单纯形(simplex)上的一个连续分布,可以近似类别样本,它的参数梯度可以很容易地通过重参数化(Reparameterization)技巧计算出来。实验表明,Gumbel-Softmax在伯努利变量和类别变量上都优于所有单样本梯度估计。 Gumbel-Softmax Distribution 本节定义Gumbel-Softmax分布,它是一个单纯...
其实早前就简单了解过Gumbel Softmax的概念,只是从直觉上了解它是一种重参数技巧,实际工作中一直没用过。可能也正因如此, 最近才发现我之前对Gumbel Softmax的理解是有问题的。话说回来,可能也正是因为一直以来…
对于离散变量,最常用的分布就是 categorical 分布,这种分布下需要用 reparameterization trick 来求导的话,就需要用到 Gumbel Softmax 这种方法。在离散版本的 soft actor critic 的实现中需要使用到这种功能技术。 过程 1、Reparameterization Trick 深度学习里面经常会使用神经网络 A 生成一个概率分布,这个分布一般是事...