论文翻译：A Tutorial on Energy-Based Learning

最新推荐文章于 2025-06-06 09:06:50 发布
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本文档提供了一个关于能量学习的教程，探讨了如何将多种学习模型置于能量框架下，比较不同损失函数的优劣，并强调随机梯度法在优化中的有效性。此外，还介绍了序列建模系统如支持向量马尔可夫模型和图变换器网络的应用。

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文章地址LeCun经典论文

Abstract

     基于能量的模型（EBM）通过将标量能量与变量的每个配置相关联来捕获变量之间的依赖关系。推论包括钳制观测变量的值，并找出使能量最小的其余变量的配置。学习包括找到一个能量函数，其中变量的观察结构的能量比不可观测的能量要低。 EBM方法为许多学习模型提供了一个共同的理论框架，包括传统的判别式和生成式方法，图形变换网络，条件随机场，最大余量马尔可夫网络以及多种多样的学习方法。
    概率模型必须正确地归一化，有时需要在所有可能的变量配置的空间上评估难以处理的积分。由于循证医学对适当的正常化没有要求，所以这个问题是自然规避的。 EBMs可以被看作是非概率因子图的一种形式，它们在架构和训练标准的设计上比概率方法提供了更多的灵活性。

1. Introduction：基于能量的模型

    统计建模和机器学习的主要目的是编码变量之间的依赖关系。通过捕获这些依赖关系，可以使用模型来回答有关已知变量值的未知变量值的问题。
    基于能量的模型（EBM）通过将标量能量（兼容性度量）与变量的每个配置相关联来捕获依赖关系。推断，即进行预测或决定，包括设定观测变量的值并找出使能量最小的其余变量的值。学习包括找到一个能量函数，将低能量与其余变量的正确值相关联，将高能量与不正确的值相关联。在学习
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NTU-Coursera机器学习:机器学习基石 (Machine Learning Foundations)
松子茶的专栏
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这门课以8周设计,分成 4个核心问题,每个核心问题约需2周的时间来探讨.每个约2个小时的录影中,每个小时为一个主题,以会各分成4到5个小段落,每个段落里会有一个后多个随堂的练习.我们在探讨每个核心问题的第二周。关于Machine Learning更多讨论与交流，敬请关注本博客和新浪微博songzi_tea.
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1，Introduction 其中Y是标签，X是输入。基于能量的机器学习模型即是寻找这样一个函数，和输入数据越接近，能量越小。给定一个输入，最好的模型即是对应的Y的值是真实值，这个真实值的能量是最小的。 此模型可以做的工作有：预测、Ranking、Detection、条件概率密度估计。 上图是Gibbs 分布，用这个函数可以构造出概率模型。 2，Energy-Based Train......
A Tutorial on Energy-Based Learning
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A Tutorial on Energy-Based Learning 1 Introduction: Energy-Based Models 统计建模和机器学习的主要目的是编码变量之间的依赖关系。通过捕获这些依赖关系，模型可以用来回答给定已知变量值的未知变量值的问题。 基于能量的模型（ebm）通过将标量能量（兼容性的度量）与变量的每个configuration相关联来捕获依赖性。推理，即作出预测或决定，包括设定观察变量的值c和找出使能量最小化的剩余变量的值。学习包括找到一个能量函数，将低能量与其余变量的正
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EBM读书笔记（A Tutorial on Energy-Based Learning杂记）
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注：本文大部分是A Tutorial on Energy-Based Learning的部分内容翻译，也还有部分自己的理解。因此起名杂记。其中措辞和理解有可能不够严谨。 在物理学中，能量最低的状态认为是最稳定的，也可以认为是事物本来的状态。那么模式识别可以这样理解：把准则（判别函数）放在一个输入和各个模式上，如果输入在某个模式上的能量最小，就认为输入属于这个模式的可能性最大。判别函数有...
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2006_Efficient Learning of Sparse Representations with an Energy-based Model 此文也是Deep learning三大breakthrough文章之一，其实就是稀疏的autoencoder，以下为摘要。 模型结构图： 模型组成部分： encoder S
Energy-BasedModel
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A paper about energy-based machine learning
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A good paper about Energy - based machine learning algorithm
Energy Based Learning Classification task using Restricted Boltzmann Machine
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用玻尔兹曼机做分类
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sunghosts的专栏
07-13 2692
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
AIGC实战——能量模型(Energy-Based Model)
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论文翻译和解读 A Tutorial on Energy-Based Learning （二）
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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
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