Energy-Based Models (EBMs), also known as non-normalized probabilistic models, specify probability density or mass functions up to an unknown normalizing constant. Unlike most other probabilistic models, EBMs do not place a restriction on the tractability of the normalizing constant, thus are more flexible to parameterize and can model a more expressive family of probability distributions. However, the unknown normalizing constant of EBMs makes training particularly difficult. Our goal is to provide a friendly introduction to modern approaches for EBM training. We start by explaining maximum likelihood training with Markov chain Monte Carlo (MCMC), and proceed to elaborate on MCMC-free approaches, including Score Matching (SM) and Noise Constrastive Estimation (NCE). We highlight theoretical connections among these three approaches, and end with a brief survey on alternative training methods, which are still under active research. Our tutorial is targeted at an audience with basic understanding of generative models who want to apply EBMs or start a research project in this direction.


翻译:以能源为基础的模型(EBMs)也称为非常规概率模型(EBMs ), 指定概率密度或质量函数, 直至未知的正常常数。 与大多数其他概率模型不同, EBM 不限制正常常数的可移动性, 因而更灵活地参数化, 并且可以模拟更清晰的概率分布模式。 然而, 未知的 EBM 常数使得培训特别困难。 我们的目标是为EBM 培训提供一种友好的现代方法介绍。 我们首先与Markov 链 Monte Carlo (MC ) 解释最大的可能性培训, 并着手详细介绍无MCMC 方法, 包括计分匹配和噪音分量刺激。 我们强调这三种方法之间的理论联系, 最后简要地调查替代培训方法,这些方法仍在积极研究中。 我们的辅导对象是那些对想要应用 EBMMBs 或在这方面启动研究项目的基因描述模型有基本理解的受众。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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