人工智能基础：基于能量的模型

本文介绍了基于能量的模型（EBM），这是一种生成模型，通过学习将低能量分配给可能的数​​据配置并将高能量分配给不太可能的配置来工作。与直接学习生成数据的其他生成模型不同，EBM学习为数据点分配能量。文章详细解释了EBM的定义、采样方法以及三种训练方法：对比散度、分数匹配和噪声对比估计。此外，文章还讨论了在训练EBM时遇到的常见问题和实用技巧，并提供了一些进一步阅读的参考资料。