从以上笔记中可以看出,重参数化技巧可以求导的本质在于解耦了网络计算和采样操作,其方法主要包含两类:①使用高斯分布采样经过仿射变换的重参数化方法;②使用Gumbel-Softmax的重参数化方法。前者通过从正态分布 N(0,1) 中采样一个变量 ϵ ,然后对该变量 ϵ 进行仿射变换(即平移和缩放)得到所需隐变量,反向传播...
到这里,需要采样训练的任务实例以及重参数技巧基本有个概念了。 Gumbel-Max trick VAE 的例子是一个连续分布(正态分布)的重参数,离散分布的情况也一样,首先需要可以采样,使得离散的概率分布有意义而不是只取概率最大的值,其次需要可以计算梯度。那么怎么做到的,具体操作如下: ...
我们首先可以证明Gumbe-Max所得到得的随机变量服从原来的依据概率\pi_\theta^1,\pi_\theta^2,...,\pi_\theta^k的分布(参考漫谈重参数:从正态分布到Gumbel Softmax - 科学空间|Scientific Spaces (kexue.fm)),因此满足了reparameterization的第一个条件。 然而,此时还是有一个\arg\max操作,因此还是不可导的。
引入Gumbel-Softmax技巧，通过重参数化解决离散动作探索问题。在连续动作空间中，确定性策略梯度引入噪声实现探索。对于离散动作空间，Gumbel-Softmax采用Gumbel噪声与离散概率结合，实现可导的离散采样过程。具体而言，首先采样Gumbel噪声，然后与动作概率相加，通过softmax转换为可导的连续概率分布。最后，通过温度...
从无参数分布[公式]采样[公式]。通过函数[公式]变换得到[公式]。以正态分布为例，原采样[公式]变为先采样[公式]，然后计算[公式]，这样就确保了梯度的存在:在VAE中，证据下界(ELBO)的梯度计算中，重参数化至关重要，特别是当先验和后验分布为高斯时，简化后的梯度表达式便于优化:总结来说，重参数...
重参数化技巧,就是从一个分布中采样的时候因为采样这个动作是离散的,那么计算图就不能传递梯度,因此参数无法进行更新。比如我们想从概率分布[0.2,0.6,0.2]中采样出比如[0,1,0]这个动作,但是由于采样的过程是离散的,无法进行参数传递,因此我们可以先假设概率分布服从一个高斯分布(或者多项式分布)那么这个概率分布可以...
在2016年的论文《A Continuous Relaxation of Discrete Random Variables》以及2017年的《CATEGORICAL REPARAMETERIZATION WITH GUMBEL-SOFTMAX》中，研究者发现了一种重参数化技巧，能够同时保持随机性，让离散型随机变量的梯度继续回传。这两篇论文的引用量超过了8000次，表明它们在深度学习领域具有重要价值，...
这种采样过程转嫁的技巧有一个专有名词,叫重参数化技巧(Reparameterization Trick) References What is Gumbel-Softmax Gumbel-Softmax Trick和Gumbel分布 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除 前往查看 gan max sum...
3. 引入Gumbel分布，通过重参数化技巧，构造了一个参数和确定分布的确定性函数，从而使得采样过程可微。4. 使用softmax函数作为argmax的可微近似，生成的样本向量y描述了Z的连续近似，温度参数tau控制着新样本与离散one-hot向量的接近程度。当tau值接近于0时，softmax计算平稳地接近argmax，样本矢量接近one...
常规方式是使用argmax获取index, 但这会使模型中梯度被截断, 导致产生激活值的上层network layer参数无法...