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: ...
在深度学习中,对某一个离散随机变量X进行采样,并且又要保证采样过程是可导的(因为要用梯度下降进行优化,并且用BP进行权重更新),那么就可以用Gumbel softmax trick。属于重参数技巧(re-parameterization)的一种。 首先,我们介绍什么是Gumbel distribution,然后再介绍怎么用到梯度下降中,最后用pytorch实现它。 (二)什么是...
实现Gumbel softmax trick的关键步骤包括生成Gumbel分布的随机变量，以及根据反函数求解均匀分布转换为Gumbel分布。最后，通过PyTorch等深度学习框架，我们可以轻松实现这一过程。综上所述，Gumbel softmax trick提供了一种有效的解决方案，使得我们在深度学习模型中能够对离散变量进行优化。通过结合Gumbel分布和sof...
利用Keras实现Gumbel-Softmax变量自动编码器 (0)踩踩(0) 所需:30积分 用C++实现 Matlab 中的Filtfilt 2024-12-28 05:14:10 积分:1 量化交易-单因子有效性分析-市盈率倒数 2024-12-28 04:49:13 积分:1 量化交易-单因子有效性分析-多空对比1