gumbel

Gumbel-Softmax简介

一、GumbelSoftmaxtrick的使用场景1.argmax简介在NLP领域的强化学习或者对抗学习中，token的生成是离散的。比如，一个token的产生是一个大小为vocabsize的one-hot向量。比如，对于characterlevel的token：[1,0,0,0,...,0][1,0,0,0,...,0][1,0,0,0,...,0]代表a，[0,1,0,0,...,0][0,1
大白菜～·2024-02-07 04:55

MNL——多项Logit模型学习笔记（三）二项Logit模型、Gumble分布以及Logistic分布

1.Gumble分布1.1基本形式Gumbel分布是一种极值型分布，常被用于极端事件的估计和预测。比如某水文站，每天观测某条河道的水位，连续观测了50年；如
胡琪琪爱编程·2024-01-02 04:33

Gumbel 重参数化相关性质证明

Gumbel的采样过程：z=argmaxi{gi+log(πi)},gi=−log(−log(ui)),ui∼U(0,1)z=argmax_i\{g_i+log(\pi_i)\},g_i=-log(-log
jony0917·2023-12-19 12:50

G12-NAOE9107-随机理论及其在海洋工程中的应用-作业代码

hw1clearvars;clc;%hw1tx.mrandom_N=100;seed=0;obj=gumbel(random_N,seed);obj.plot();test_N=10000;obj=confident
穿越前列线打造非凡yt·2023-10-12 20:31

激活函数总结（四十二）：激活函数补充(SSFG、Gumbel Cross Entropy)

激活函数总结（四十二）：激活函数补充1引言2激活函数2.1SSFG激活函数2.2GumbelCrossEntropy激活函数3.总结1引言在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数(Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GELU、Softmax、Softplus、Mish、Maxout、HardSigmoid、HardTanh、Hard
sjx_alo·2023-09-27 05:04

MATLAB概率密度函数和累积分布函数指令

概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数exppdf指数分布的概率密度函数evpdf最大值型的极值I型分布（Gumbel
weixin_46151690·2023-08-25 13:55

Gumbel Softmax Trick

GumbelSoftmaxTrick重参数化技巧（re-parameterstrick）Gumbelsoftmaxtrick基于Softmax的采样基于Gumbel-max的采样基于Gumbel-softmax
LittleSeedling·2023-07-27 03:28

2023 Mask R-CNN 改进：DynaMask: Dynamic Mask Selection for Instance Segmentation 论文笔记

论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例分割动态网络四、动态Mask选择4.1双层FPN区域水平的FPN特征聚合模块FAM4.2MaskSwitchModule(MSM)最优的Mask赋值采用Gumbel-Softmax
乄洛尘·2023-03-22 11:21

AAAI 2023 Oral | 达摩院基于概率分布的鲁棒性特征建模框架RTS

论文创新性地从概率视角出发，对分类损失函数中的温度调节参数和分类不确定度的内在关系进行分析，揭示了分类损失函数的温度调节因子是服从Gumbel分布的不确定度变量的尺度系数。
AI记忆·2023-02-28 10:14

安德森-达令检验(Anderson-Darling test)

安德森-达令检验样本数据是否来自特定分布，包括分布：'norm','expon','gumbel','extreme1'or'logistic'.原假设H0：样本服从特定分布；备择假设H1：样本不服从特定分布
暳暳小星·2023-02-04 00:18

离散选择模型之Gumbel分布

文章目录Gumbel分布matlab产生服从极值分布的相关函数I类型极值分布（Gumbel分布）广义极值分布附录----[数据介绍](https://www.sohu.com/a/303863350_489312
Sunshing15·2023-01-09 20:53

Token裁剪总结

DynamicViTpaper：https://arxiv.org/abs/2106.02034核心思想是通过一个小的网络结构，根据输入生成各个token保留或丢弃的概率，然后利用Gumbel-Softmax
莫问余年·2023-01-07 09:14

python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23646最近我们被客户要求撰写关于copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数。最重要的是，它们允许你将依赖关系与边缘分布分开研究。有时你对边缘分布的信息比对数据集的联合函数的信息更多，而copulas允许你建立关于依赖关系
·2023-01-04 23:20

论文笔记CATEGORICAL REPARAMETERIZATION WITH GUMBEL-SOFTMAX

目录Gumbel-Softmax分布Gumbel-SoftmaxEstimatorStraight-Through(ST)Gumbel-SoftmaxEstimatorStraight-ThroughEstimator
冰冰冰泠泠泠·2022-12-18 12:33

四.用matlab生成想要的分布数据——Gumbel分布

本文主要针对Gumbel分布的概念和概率密度函数的求取。写这个帖子的原因是最近科研的时候，看到以前的一个救我的帖子，害我不浅。赶紧来补救一下。
阳木QAQ·2022-12-06 01:22

一.用matlab生成想要的分布数据——均匀分布

1.均匀分布2.正态分布3.对数正态分布4.gumbel分布5.weibull分布6.指数分布7.Raili分布1.均匀分布matlab的rand指令可以帮助我们生成0-1的均匀分布的数据，这样，如果我们想要
阳木QAQ·2022-12-06 01:22

二.用matlab生成想要的分布数据——正态分布

1.均匀分布2.正态分布3.对数正态分布4.gumbel分布5.weibull分布6.指数分布7.Raili分布2.正态分布n=100;%样本量mu=10;%均值sigma=1;%标准差x=rand(100,1
阳木QAQ·2022-12-06 01:22

Gumbel Max与Gumbel Softmax演示动画

GumbelMax以及GumbelSoftmax的理论证明见：漫谈重参数：从正态分布到GumbelSoftmax我用js写了一个利用GumbelMax来对离散分布进行重参数化的过程，地址：GumbelMaxDemo效果如下：可以从理论上证明，利用GumbelMax得到的分布等价于原来的离散分布。实验也验证了这点，从Demo可以看出，随着采样数量的增大，两个分布的KL散度的减小。例如下面是采样100
pyxiea·2022-12-02 22:27

【Gumbel-softmax 采样】再参数化

Gumbel-max和Gumbel-softmax都是一种在参数化的采样方法，在离散变量的采样中具有：将某一随机离散变量X变得对每一维度概率可导的作用。为什么要Gumbel-max(softmax)？
学渣渣渣渣渣·2022-12-02 22:57

gumbel-softmax trick

VAE和GAN里面训练的时候常用的技巧，主要是为了解决那种预测是"hard"，即输出是一个one-hot的决策时，没有办法直接计算后续损失的情况。而使用softmax强制其输出为概率分布的话，虽然可以计算后续损失，但是其本质上还是argmax的含义。为了能够在模型决策训练的过程中引入一定的随机性(个人理解为决策的soft程度，而不是单纯的hard)，尤其是在ReinforceLearning里面，
Reza.·2022-12-02 22:26

学习笔记【gumbel softmax】

gumbelsoftmax用于处理argmax不可导的情况解决思路：引入gumbel分布。
hei_hei_hei_·2022-12-02 22:24

gumbel-softmax(替代argmax)

由于argmax操作不可导，可用gumbel-softmax操作来替代用它获得的onehot向量作为mask可以实现argmax效果torch.nn.functional.gumbel_softmax(
hxxjxw·2022-12-02 22:24

Reparameterization 重参数/Gumbel-Max/Gumbel-Softmax

如果从离散分布中采样，需要定义一种可微分的与离散分布近似的取样方法，这就需要用到Gumbel-Softmax。Gumbel-Max是Gumbel-Softmax的基础，提供了
对你说的对·2022-12-02 22:24

TF笔记：小trick之gumbel softmax

TF笔记：小trick之gumbelsoftmax0.引言1.gumbelsoftmax2.tf代码实现3.参考链接0.引言故事的起因在于我们在实际工作中遇到的一个小的需求，即我们在模型定义当中需要用到argmax的信息，因此，我们就快速地写下了如下一段代码：importtensorflowastfdefget_argmax(x):h=get_shape_list(x)[-1]y=tf.one_h
Espresso Macchiato·2022-12-02 22:23

【Learning Notes】Gumbel 分布及应用浅析

1.分布的形式化物理意义Gumbel分布是一种极值型分布。举例而言，假设每次测量心率值为一个随机变量（服从某种指数族分布，如正态分布），每天测量10次心率并取最大的一个心率值作为当天的心率测量值。
MoussaTintin·2022-12-02 22:22

算法学习之gumbel softmax

1.gumbel_softmax有什么用呢?假设如下场景:模型训练过程中,网络的输出为p=[0.1,0.7,0.2],三个数值分别为"向左",“向上”,"向右"的概率。
学弟·2022-12-02 22:52

[AAAI 2022]Interpretable Neural Subgraph Matching for Graph Retrieval

先初始化边特征，再靠Gumbel-Sinkhorn网络进行排序，最后判断距离确定子图匹配程度。
yujianke100·2022-11-26 04:58

[ICLR 2018]Learning Latent Permutations with Gumbel-Sinkhorn Networks

结论将离散的排序问题变成求取一个置换矩阵，实现ML下的排序。TheSinkhornOperator现在已有证明，在有温度系数的softmax中：softmaxτ(x)u=exp(xi/τ)∑j=1exp(xj/τ)softmax_{\tau}(x)_u=\frac{exp(x_i/\tau)}{\sum_{j=1}exp(x_j/\tau)}softmaxτ(x)u=∑j=1exp(xj/τ)ex
yujianke100·2022-11-26 04:57

【DL】关于重参数(Reparameterization)

最近在看关于生成模型的内容，在VAE中对KLDivergence的计算，以及RelGAN中的Gumbel-Softmax，都涉及到了重参数(Reparameterizationtrick)这一概念。
wjn922·2022-11-25 07:34

连续型和离散型随机变量（基于Gumbel Softmax）的重参数化

本文是阅读苏剑林大佬的博客漫谈重参数：从正态分布到GumbelSoftmax之后的记录，算是自己的阅读笔记吧。在苏大佬的那篇博客中，分别针对连续型和离散型随机变量讲解了如何进行重参数化，但是自己不是特别理解离散型随机变量的重参数化，便记录在此。什么是连续型和离散型随机变量？这里没有各种形式化的定义，只是根据自己的理解通俗的来讲解二者的区别。可以先告诉大家，我们目前经常用到的连续型随机变量的分布有：
风吹草地现牛羊的马·2022-11-25 07:27

Learning to Compose Task-Specific Tree Structures论文笔记

Gumbel-Softmax本文提出的GumbeltreeLSTM是一种新的RvNN结构，它不需要结构化的数据，在没有明确指导的情况下学习构造特定于任务的树结构。
xulijun_811·2022-11-22 20:23

Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax

下面写如何从多项分布里采样从Gumbel(0;1)分布里采样方法TheGumbel(0;1)distributioncanbesampledusinginversetransformsampling。
yiqingyang2012·2022-11-22 20:23

Gumbel Softmax数学证明及其应用解析

GumbelSoftmax数学证明及其应用解析论文地址：问题描述：具体实现：数学证明：代码实现：论文地址：https://arxiv.org/pdf/1611.01144.pdf%20http://arxiv.org/abs/1611.01144.pdf问题描述：考虑离散变量xxx，如果已知其分布向量π={π1,…,πN}\pi=\{\pi_1,\dots,\pi_N\}π={π1,…,πN}，则
BIT可达鸭·2022-11-22 20:22

Gumbel-Softmax完全解析

写在前面本文对大部分人来说可能仅仅起到科普的作用，因为Gumbel-Max仅在部分领域会用到，例如GAN、VAE等。
数学家是我理想·2022-11-22 19:47

【一文学会】Gumbel-Softmax的采样技巧

目录基于softmax的采样基于gumbel-max的采样基于gumbel-softmax的采样基于ST-gumbel-softmax的采样Gumbel分布回答问题一回答问题二回答问题三附录以强化学习为例
谁把小明注册了·2022-11-20 14:05

Gumbel-Softmax trick

Gumbel-Softmax是一种可导采样技巧，它可以用来对离散分布进行重参数采样。
Michael F·2022-11-20 13:24

论文阅读：PRNet

Self-SupervisedLearningforPartial-to-PartialRegistration1、现存问题PointNetLK和DCP证明了基于学习的配准可以比传统方法更快和鲁棒，但是依旧在处理部分-部分配准上效果不好2、创新点引入Gumbel-Softmax
最爱那个微笑的麦蒂·2022-11-19 17:18

Gumbel softmax trick pytorch（快速理解附代码）

也可查看我的知乎:Gumbelsoftmaxtrick（快速理解附代码）（一）目的在深度学习中，对某一个离散随机变量XXX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Gumbelsoftmaxtrick。属于重参数技巧(re-parameterization)的一种。首先我们要介绍，什么是Gumbeldistribution，然后再介绍怎
Bagba·2022-11-13 11:43

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
jacknie23·2022-08-09 10:00

R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel 族可视化理论概念和文献计量使用情况

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27240原文出处：拓端数据部落公众号本文包含一些直观的示例来说明copula理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表：首先演示如何使用高斯copula来模拟具有任意边际分布的两个相关随机变量。它使用基本的R代码实现了这一点，因此无需使用copula包来揭开这个概念的神秘面纱。library(MASS)#用于从多元法线绘制set.seed(
拓端研究室·2022-07-05 07:20

###好好好####RL-GAN For NLP: 强化学习在生成对抗网络文本生成中扮演的角色

3.过渡方案：对于GAN的直接改进用于文本生成3.1.Wasserstein-divergence，额外的礼物3.2.Gumbel-softmax，模拟Samp
mishidemudong·2022-05-30 07:01

python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23646你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边际的联合分布函数。最重要的是，它们允许你将依赖关系与边际分开研究。有时你对边际的信息比对数据集的联合函数的信息更多，而copulas允许你建立关于依赖关系的"假设"情景。copulas可以通过将一个联合分布拟合到均匀分布的边际上而得到，这个边际
·2021-09-01 20:18

Matlab中极值I型分布(Gumbel分布)的evcdf和evpdf及evinv函数

此文回答MATLAB中，极值I型分布(Gumbel)的函数evpdf和evcdf要如何使用？
leo2351960·2020-08-25 00:03

Matlab常用概率密度函数、累计概率分布函数及其逆函数

概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数exppdf指数分布的概率密度函数evpdf最大值型的极值I型分布（Gumbel
leo2351960·2020-08-25 00:32

来看看offer收割机的烦恼

陌陌一起来取(xi)长(xi)补(ou)短(qi)吧网易互娱一面（30min，电话面）GAN在文本生成中如何应用如何解决GAN中文本离散的问题如何解决GAN中生成器与判别器训练不平衡的问题介绍策略梯度介绍Gumbel-Softmaxtrick
文文学霸·2020-08-21 18:04

#论文 《Towards Binary-Valued Gates for Robust LSTM Training》

这个论文主要解决的是在LSTM中，发现记忆门和遗忘门的值的分布不够显著，和LSTM设计思想中想让门表示记忆或者遗忘的意思不太一致，所以论文作者提出了用一种方法（Gumbel-Softmaxestimator
arthur503·2020-08-10 06:56

李宏毅学习笔记38.GAN.09.Improving Sequence Generation by GAN

PolicyGradientwarningofmathPolicyGradientAscentPolicyGradientImplemenation原始模型vsRL模型GAN(discriminatorfeedback)算法描述Gumbel-softmaxContinu
oldmao_2001·2020-07-28 04:55

【深度学习NLP论文笔记】《Greedy Attack and Gumbel Attack: Generating Adversarial Example for Discrete Data》

这篇文章的数学定义推导和算法说明部分大都没有看懂，所以笔记写得极烂，因为文中很多数学定义相当模糊，写得也很绕。在ICLR2019评审中一位盲审直接给出“poorlywritten”的意见。ICLR2019OpenReview但这篇大概率还是会中，原作者也更新了一版论文，待评审结果出来我会试着重新更新该笔记，先占个坑。Abstract我们提出一种【对离散数据进行对抗攻击】的概率框架（probabil
Loki97·2020-07-07 23:58

[TACL18]隐式句法树模型真的能学到句子中有意义的结构吗？

本文是一篇分析类论文，主要对近年来几种无监督句法分析模型（RL-SPINN和ST-Gumbel）进行了分析，得出了如下三
算法码上来·2020-07-01 09:33

Re-parameterization，Gumbel-Softmax

Re-parameterizationTrickRe-parameterizationTrick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
VanJordan·2019-03-14 14:45
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