AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)

已于 2025-04-27 19:44:35 修改
阅读量8.6k 收藏 93
点赞数 96
CC 4.0 BY-SA版权
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
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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(

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
AIGC实战——世界模型(World Model)
盼小辉丶的博客
10-21 1万+
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——生成模型简介
热门推荐
盼小辉丶的博客
08-29 9万+
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。
能量模型EBM(通俗理解)
jiang_wan_的博客
02-05 1011
假设你是一个“相亲红娘”，你的任务是给单身男女配对。想象成一个“评分系统”或者“山谷地形图”，它给输入数据和输出数据的匹配程度打一个分（能量值）。EBM 不直接输出类别概率或数值预测，而是优化一个能量函数，使得正确的 y 具有更低的能量值。而传统的神经网络，相当于直接告诉你：“这个人适合谁”——不去衡量匹配度，而是直接给出答案。这个“分数”越低，说明这对数据的匹配程度越好，越可能是正确的。你的目标就是让真正匹配的情侣得分更低，不合适的得分更高。想象一下，你站在一片起伏的山谷地形中，你的目标是找到。
能量函数和能量基模型介绍
weixin_39699362的博客
06-17 2278
能量函数在物理学中通常描述系统的潜在能量，而在统计物理和机器学习中，特别是在能量基模型（Energy-Based Models，EBMs）中，它用来描述系统状态的概率。在机器学习的上下文中，能量函数是一个映射，它将系统的状态（例如，数据样本）映射到一个实数值，该实数值代表该状态的能量。通常，低能量对应于更可能（或更优）的状态，而高能量对应于不太可能（或更差）的状态。能量基模型的目标是学习一个能量函数，这个函数能很好地表示数据的概率分布。
PyTorch深度学习教程：基于能量的模型中的对比方法
gitblog_00705的博客
06-06 374
PyTorch深度学习教程：基于能量的模型中的对比方法 能量模型回顾 在深度学习中，基于能量的模型(Energy-Based Models, EBMs)提供了一种统一框架来处理各种学习任务。这类模型通过能量函数F(x,y)来衡量输入x和输出y之间的兼容性，能量越低表示兼容性越好。 上周课程中我们了解到，EBMs主要有两类学习方法： 对比方法：降低训练数据点(x_i, y_i)的能量，同时提高其他...
PyTorch深度学习中的隐变量能量模型(EBM)原理与实践
最新发布
gitblog_01085的博客
06-06 259
PyTorch深度学习中的隐变量能量模型(EBM)原理与实践 能量基础模型概述 能量基础模型(Energy-Based Models, EBMs)是深度学习领域中一种强大的概率建模方法。与传统的判别式模型不同，EBMs通过定义一个能量函数来捕捉输入数据与输出变量之间的关系，特别适合处理一对多映射的问题场景。 椭圆数据集的能量建模 数据生成过程 我们从一个椭圆函数出发构建训练样本： $$ \vect...
能量模型(EBM)、限制波尔兹曼机(RBM)
chlele0105的专栏
12-13 3万+
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）
基于能量的模型
sunghosts的专栏
07-13 2688
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）
qq_51221943的博客
11-02 3858
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 ...
能量模型
木工南的博客
08-26 876
基于能量的模型
[Deeplearning]能量模型(EBM)
qian2729的专栏
01-19 9042
本篇博客是对基于能量的模型和波尔兹曼机学习的总结。1. 基于能量的模型(EBM)基于能量的模型主要有两个任务，一个是推断(Inference)，在给定观察变量的情况下，找到使能量值最小的那些隐变量的配置。另一个是学习(Learning),寻找一个恰当的能量函数，使得观察变量的能量比隐变量的能量低。 基于能量的概率模型通过一个能量函数来定义概率分布。 p(x)=e−E(x)Z...(1)p(x)=
Energy-BasedModel
08-22
Efficient Learning of Sparse Representations with an Energy-BasedModel
AIGC实战——扩散模型(Diffusion Model)
盼小辉丶的博客
02-26 1万+
本节介绍了最近最先进的生成模型之一，扩散模型。介绍了去噪扩散概率模型 (Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)，并利用去噪扩散隐式模型 (Denoising Diffusion Implicit Model, DDIM) 的思想，使生成过程具备完全的确定性。扩散模型由前向扩散过程和逆扩散过程组成，前向扩散过程通过一系列小步骤向训练数据添加噪声，而逆扩散过程中模型的目标是预测添加的噪声。
AIGC实战——StyleGAN(Style-Based Generative Adversarial Network)
盼小辉丶的博客
04-10 9245
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。
模型 霍金斯能量场（能量层级）
wangdsh的博客
09-04 1万+
美国著名大卫·霍金斯博士(David R. Hawkins, Power vs. Force)与诺贝尔物理学奖获得者合作，运用人体运动学的基本原理，结合使用精密的物理学仪器，经过近三十年长期的临床实验，其随机选择的测试对象横跨美国、加拿大、墨西哥、南美、北欧等多地，包括各种不同的种族、文化、行业、年龄等多元性指标，累积了几千人次和几百万笔数据资料，经过精密的统计分析之后，发现人类各种不同的意识层次都有其相对应的能量振动频率物理学指数。科学的有效性有赖于数据测试的可重复性。对于意识能量层级的测试数据，霍金斯博
【基于能量的模型】
weixin_43466026的博客
07-26 401
用最大似然估计或者map导出能量模型。
基于能量的模型和波尔兹曼
创造工具、使用工具！哦，别忘了其实那只是工具！
09-04 2003
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）
Implicit Generation and Generalization with Energy-Based Models
weixin_37958272的博客
03-23 546
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
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.
评论 118
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

盼小辉丶

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值