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。

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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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