基于能量的模型及其分配函数的联合学习论文 – 无需MCMC的EBMs训练方法

该项目提出了一种新方法，通过神经网络同时学习能量模型和其对数分配函数。利用最小-最小优化公式和双重随机梯度下降，它消除了对马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的依赖，并能学习一个通用的对数分配函数。这解决了在具有巨大组合空间的离散空间中训练概率能量模型（EBMs）的难题。

基于能量的模型及其分配函数的联合学习的特点:

1. 同时学习能量模型和对数分配函数，均由神经网络参数化
2. 使用最小-最小优化和双重随机梯度下降
3. 不依赖MCMC方法，适合大型组合离散空间
4. 能为新数据点估计对数分配函数
5. 理论上，在连续函数空间中恢复最优最大似然估计（MLE）解
6. 应用于多标签分类和标签排序任务

基于能量的模型及其分配函数的联合学习的功能:

1. 机器学习研究，特别是在复杂离散空间的概率建模
2. 多标签分类和标签排序任务
3. 金融市场预测
4. 生物信息学中的蛋白质结构分析
5. 处理高维离散数据的领域

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