AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

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分类专栏： 生成式人工智能从入门到实战 文章标签： AIGC 深度学习 能量模型
于 2024-02-18 07:26:02 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LOVEmy134611/article/details/136125887
本文介绍了能量模型在AIGC中的应用，通过使用能量函数和Langevin动力学进行采样。文章详细阐述了能量模型的原理，包括模型训练中的对比散度技术，并展示了如何在MNIST数据集上训练和采样。

AIGC实战——能量模型

0. 前言

能量模型 (Energy-based Model, EBM) 是一类常见的生成模型，其借鉴了物理系统建模的一个关键思想，即事件的概率可以用玻尔兹曼分布来表示。玻尔兹曼分布是一种将实值能量函数归一化到 0 和 1 之间的函数，该分布最早由 Ludwig Boltzmann 于 1868 年提出，用于描述处于热平衡状态的气体系统。在本节中，我们将利用这一思想来训练一个生成模型，用于生成 MNIST 手写数字的图像。

1. 能量模型

1.1 模型原理

能量模型是使用玻尔兹曼分布对真实的数据生成分布进行建模的方法，其中 E ( x ) E(x) E(

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生成式人工智能是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后，构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。然后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。
AIGC实战——扩散模型(Diffusion Model)
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18、能量基模型与扩散模型：原理、实现与应用
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本文详细介绍了能量基模型（EBM）和扩散模型的原理、实现与应用。能量基模型通过能量评分函数区分真实数据和生成数据，利用对比散度训练和朗之万动力学采样，解决了概率分布归一化难题。扩散模型则通过前向扩散和反向去噪过程，结合U-Net架构，能够从随机噪声生成高质量图像。文章还探讨了不同扩散调度方法对模型性能的影响，并展示了在花卉数据集上的实验实现。这些模型已成为当前图像生成领域的核心技术，具有广泛的应用前景。
能量模型(EBM)、限制波尔兹曼机(RBM)
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由于深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是基于限制性玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）的深层网络结构， 所以本文重点讨论一下玻尔兹曼机（BM），以及它的学习算法——对比散度（Contrastive Divergence，CD）算法。在介绍BM前，我们首先介绍一下 基于能量的模型（Energy Based Model，EBM）
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Efficient Learning of Sparse Representations with an Energy-BasedModel
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Implicit Generation and Generalization with Energy-Based Models 基于能量的模型（ebm）由于其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们通过现代架构上的MCMC框架提出了扩展EBM训练的技术。我们发现，EBMs上的MCMC在CIFAR10上生成的真实图像样本比最新的似然模型更为一致，并且与GANs相当，而没有出现模式崩溃，并且在时间序列数据上明显优于相同的前馈模型。我们进一步表明，EBMs能够实现比其他最先进的生成模型更好
基于能量的模型
sunghosts的专栏
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转：https://zhuanlan.zhihu.com/p/343529491 有些可视化以及清晰的见解来自ICLR 2020: Yann LeCun and Energy-Based Models。所谓的能量模型并不是一种新的技术，而是LeCun的一种尝试：将当前的DL，ML统一在能量模型的框架中。我们先理解一下何为能量函数，能量函数通常写作 E(x,y)E(x, y)E(x,y) 用于衡量 x,yx, yx,y 的 compatibility，也可以理解为 x,yx, yx,y 是否匹配，能量越小匹配
EBM（基于能量的模型）
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根据目前学习论文”Generative PointNet: Deep Energy-Based Learning on Unordered Point Sets for 3D Generation, Reconstruction and Classification“是关于能量的无序点集的深度学习三维生成、重建和分类。论文中涉及的神经网络中的能量函数值越小，系统越趋于稳定。 所以在机器学习中E(x)通常可以表示为似然函数，故求最大似然就可以被表示为求最小能量 ...
AIGC实战——世界模型(World Model)
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在本节中，学习了生成模型变分自编码器 (variational autoencoder, VAE) 如何应用于强化学习环境中，使智能体能够摆脱真实环境的束缚，通过在自己生成的环境中测试策略来学习有效的策略。训练 VAE 学习环境的潜表示，然后将其用作输入传递到循环神经网络中，在潜空间内预测未来轨迹。智能体可以使用这个生成模型生成环境，通过进化方法反复测试策略，以便得到能够很好的推广到真实环境中的策略。
AIGC实战——StyleGAN(Style-Based Generative Adversarial Network)
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StyleGAN (Style-Based Generative Adversarial Network) 是于 2018 年提出的一种生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 架构，该架构建立在 ProGAN 基础之上。实际上，StyleGAN 与 ProGAN 的判别器是相同的，只有生成器发生了变化。本节中，我们将介绍 StyleGAN 架构。
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我们现在介绍一个新框架来定义模型。它提供了一个统一和系列性的方式来定义「监督模型」，「无监督模型」和「自我监督模型」。能量基础模型根据一组变量xxx然后输出一组yyy。如果推理程序是比一层又一层的加权总和更复杂的计算?如果这里有多个可能输出,而同时只有一个输入?比如预测的视频未来的部份。特别地是在分类型神经网路中,我们训练神经网路去输出一个分数表示是那一个类。但是,这是不可能在高维度域中这样用的（我们不能对图像使用归一化softmax！即使输出是离散的,样本空间也是一分巨大。
NS2能量模型
norbert.jiang的专栏
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转自：http://hi.baidu.com/sunhf_my/blog/item/426b4adce47f7c46cdbf1ae5.html            http://www.isi.edu/ilense//software/smac/ns2_energy.html   在NS2.34中，能量模型是节点属性，在~ns/mobile/energy-model.[
energy-based model
04-04
An energy-based model is a type of machine learning model that is based on the concept of energy. It is used for tasks such as image and speech recognition, natural language processing, and anomaly detection. The model is designed to learn the energy of a system, which is the sum of the energies of its parts. The energy-based model works by defining an energy function, which is a mathematical function that maps the inputs to a scalar value. The energy function is designed in such a way that it assigns low energies to the inputs that are likely to occur and high energies to the inputs that are unlikely to occur. The model then uses an optimization algorithm to minimize the energy function, which results in a set of parameters that can be used to predict the outputs. Energy-based models are known for their ability to handle complex data distributions and their ability to generalize to new data. They are also flexible, as the energy function can be designed to incorporate prior knowledge about the task. However, training an energy-based model can be challenging, as it requires a large amount of data and can be computationally expensive.
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