Odborné vysvětlení: Energetické modely jsou třída modelů strojového učení, které přiřazují skalární energii každé konfiguraci proměnných systému. Nižší energie odpovídá pravděpodobnějším stavům. Využívají techniky jako Boltzmannovy stroje, Restricted Boltzmann Machines (RBM) a Deep Energy-based Models. Trénování zahrnuje minimalizaci energie pro pozorovaná data a maximalizaci energie pro nerealistická data. Cílem je zachytit komplexní závislosti v datech a umožnit generování, rekonstrukci a klasifikaci.
Vysvětlení pro laiky: Energetické modely jsou jako učit počítač rozpoznávat, co je “přirozené” a co “nepřirozené” v datech. Představte si, že máte krajinu s kopci a údolími – údolí představují “přirozené” stavy (nízká energie), zatímco vrcholy kopců jsou “nepřirozené” stavy (vysoká energie). Počítač se učí rozpoznávat tuto krajinu pro různé typy dat, což mu umožňuje rozlišovat mezi realistickými a nerealistickými příklady a vytvářet nové, realistické instance.
Energy-based Models are a class of machine learning models that assign a scalar energy to each configuration of system variables. Lower energy corresponds to more probable states. They use techniques such as Boltzmann Machines, Restricted Boltzmann Machines (RBM), and Deep Energy-based Models. Training involves minimizing energy for observed data and maximizing energy for unrealistic data. The goal is to capture complex dependencies in data and enable generation, reconstruction, and classification.
