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…
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首先，利用torch.nn.functional.gumbel_softmax（以下简称为F.gumbel_softmax）得到的sample确实是“可导...
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...
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...
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...
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...
在机器学习中,我们需要评估label和predicts之间的差距,使用KL散度刚刚好,即,由于KL散度中的前一部分不变,故在优化过程中,只需要关注交叉熵就可以了。所以一般在机器学习中直接用用交叉熵做loss,评估模型。 为什么要用交叉熵做loss函数? (1)在线性回归问题中,常常使用MSE(Mean Squared Error)作为loss函数,比如: los...