gumble softmax的用法
时间: 2023-11-20 22:43:10 浏览: 37
Gumbel softmax是一种用于采样离散分布的技术,常用于生成离散值的模型,例如生成对话、文本等。它是通过将离散分布的采样过程转化为连续分布的采样过程来实现的。
Gumbel softmax的基本思想是,在采样过程中引入Gumbel分布的随机噪声,然后通过softmax函数将这些噪声值转化为概率分布。
具体步骤如下:
1. 从Gumbel(0, 1)分布中采样一组噪声值,记为g = -log(-log(U)),其中U是均匀分布采样的值。
2. 对于每个离散变量的取值k,计算指数项:exp((logits[k] + g[k]) / temperature),其中logits是模型输出的未经过softmax的原始分数。
3. 对于每个离散变量的取值k,计算归一化项:sum(exp((logits[i] + g[i]) / temperature)),其中i是所有离散变量的取值。
4. 将步骤2中的指数项除以步骤3中的归一化项,得到每个离散变量取值的概率分布。
Gumbel softmax的temperature参数控制了采样的随机性和平滑程度,较高的temperature会使采样更加随机,而较低的temperature会使采样更加确定性。
总之,Gumbel softmax通过引入Gumbel噪声和softmax函数,将离散变量的采样过程转化为连续变量的采样过程,并且可以根据temperature参数来控制采样的随机性。
相关问题
gumble softmax
Gumbel Softmax是一种对不可导的argmax操作进行光滑近似的方法。它通过引入Gumbel噪声和Softmax函数来实现。在使用Gumbel Softmax时,我们可以先选择一个较大的温度参数τ,然后逐渐减小τ的值,直到接近0。这样可以逐渐逼近argmax操作。
需要注意的是,Gumbel Softmax和Gumbel Max并不等价。Gumbel Max可以看作是Gumbel Softmax在温度参数τ趋近于0时的极限形式。
通过使用Gumbel Softmax,我们可以在不可导的情况下近似求解argmax操作,从而实现对离散分布的采样。
Gumble-max
Gumble-Max是一种用于估计离散分布的采样方法。它是基于Gumbel分布的采样技术,常用于深度强化学习中的动作选择。在每个离散动作的得分上加上Gumbel噪声,然后选择具有最高得分的动作。这种方法可以通过采样来近似一个one-hot编码,而不需要对所有动作进行指数级的计算。它在训练过程中可以提供一种较为连续的动作选择方式,同时避免了对离散空间进行指数级计算的复杂性。