Gumbel_Softmax 概要 Gumble_Softmax 可以解决的问题 场景:对于一个分类任务,通常会使用softmax函数来将模型的输出值转换为概率的形式,并通过argmax函数取最大的概率值标签作为模型的预测标签。在分类任务中,argmax可以不参与反向传播过程(即直接通过softmax值和true_label计算loss),而在其他任务中,例如利用GAN生成...
Gumbel-Softmax 一般来说πi是通过神经网络预测对于类别i的概率,这在分类问题中非常常见,假设我们将一个样本送入模型,最后输出的概率分布为[0.2,0.4,0.1,0.2,0.1],表明这是一个5分类问题,其中概率最大的是第2类,到这一步,我们直接通过argmax就能获得结果了,但现在我们不是预测问题,而是一个采样问题。对于模型...
在Gumbel-Softmax 方法中,我们使用F.gumbel_softmax对smooth_prob进行采样: importtorch.nn.functionalasF sampled_prob = F.gumbel_softmax(smooth_prob, tau=1.0, hard=True)# 近似 one-hot 的采样结果H_gumbel = sampled_prob.mm(res_embeddings) 假设Gumbel-Softmax 采样结果为以下近似 one-hot 向量(每行...
Gumbel-Softmax 是一种技术,用于在离散选择中引入可微分的近似。这对于需要在神经网络中进行离散采样(如分类任务或生成离散数据)而不破坏梯度计算非常有用。Gumbel-Softmax 可以看作是对经典的 Softmax 函数的一种扩展,结合了Gumbel 噪声,用于逼近离散的one-hot 向量,同时保持梯度的可计算性。 在许多机器学习任务中...
Gumbel-Softmax Gumbel-Softmax是Gumbel-Max Trick的一种平滑版本,它利用了softmax函数来近似表示离散分布。 结论 Gumbel-Softmax是一种有效的处理离散变量的方法,特别适用于深度学习中的强化学习任务和其他需要处理离散输出的情况。通过引入Gumbel噪声和softmax函数,我们可以保持可微性,同时仍然能够模拟离散分布的行为。...
温度衰减公式是用于控制Gumbel-Softmax分布的温度参数的变化。 温度衰减公式为:T(k) = T0 / (1 + α * k),其中T(k)表示在第k个迭代步骤中的温度,T0表示初始温度,α是一个控制衰减速率的超参数。 在Gumbel-Softmax中,温度参数T控制着采样分布的平滑程度。较高的温度值会产生更平滑的分布,而较低的温度值...
器训练)中,直接学习输出的概率分布是自然的选择;而对于涉及采样的学习任务(VAE 隐变量采样、强化学习中对actions 集合进行采样以确定下一步的操作),gumbel-softmax...的argmax操作是不可导的. 所以尝试用softmax来代替, 即Gumbel-SoftmaxTrick. 这里我们假设argmax返回的是一个one-hot向量,那么我们需要找到argmax...
gumbel_softmax(logits, tau=1, hard=False, eps=1e-10, dim=- 1) 参数: logits-[…, num_features] 非标准化日志概率 tau-非负标量温度 hard-如果True ,返回的样本将被离散化为 one-hot 向量,但会被微分,就好像它是 autograd 中的软样本 dim(int) -计算softmax 的维度。默认值:-1。 返回: ...
GumbelSoftmax的简单理解如下：作用与目的：GumbelSoftmax是一个在深度学习中广泛应用的工具，主要用于从离散数据类别分布中进行可积采样。它解决了传统采样过程中不可积的问题，使得反向传播能够顺利进行。应用场景：在文本生成、具有离散latent variable的VAE以及深度强化学习等场景中，GumbelSoftmax发挥着关键...
Gumbel-Softmax是一种用于对离散分布进行采样的技术,通常应用于生成模型和强化学习中。下面是对Gumbel-Softmax的分析: Gumbel分布 Gumbel分布是一种连续概率分布,它的概率密度函数可以用以下公式表示: $$f(x)=\frac{1}{\beta}e^{-\frac{x