概述
基於能量的模型 (EBM) 學習標量「能量」函數，該函數將低值分配給合理的數據，將高值分配給不合理的數據，從而定義機率分佈，而不強制其易於標準化。這種靈活性使它們成為從分類器到生成模型的大部分機器學習的統一鏡頭。
基於能量的模型是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。
深入探討
基於能量的模型透過玻爾茲曼（吉布斯）分佈定義機率：p(x) 與 exp(-E(x)) 成正比，其中 E(x) 是學習的能量函數，通常是神經網路。訓練會降低真實數據的能量，並提高其他一切的能量。問題在於配分函數 Z，即 exp(-E(x)) 在所有可能輸入上的總和或積分，這通常很難計算。因此，EBM 使用近似值進行訓練：對比散度、分數匹配或雜訊對比估計，並透過遵循能量梯度的 MCMC 方法（如 Langevin 動力學）進行取樣。經典例子包括 Hopfield 網路和受限玻爾茲曼機；現代工作將 EBM 與擴散模型、GAN，甚至重新解釋為能量函數的普通分類器聯繫起來。
技術洞察
此模型分配機率 p(x) = exp(-E(x)) / Z。由於 Z（所有輸入的歸一化器）很棘手，因此您很少直接計算可能性。相反，分數匹配和朗之萬採樣利用了 log p(x) 的梯度等於 E(x) 的梯度，因此 Z 被淘汰。然後，朗之萬動力學透過反覆推動 x 能量下降並添加雜訊來產生樣本，走向低能量、高機率區域。
掌握基於能量的模型
基於能量的模型 (EBM) 學習標量「能量」函數，該函數將低值分配給合理的數據，將高值分配給不合理的數據，從而定義機率分佈，而不強制其易於標準化。這種靈活性使它們成為從分類器到生成模型的大部分機器學習的統一鏡頭。基於能量的模型是一個技術構建塊，會大規模影響模型品質、基礎設施成本、延遲和可靠性。為了建立深入的理解，請將基於能源的模型視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用基於能源的模型的強大團隊可以根據可靠性和成本來優化架構、數據和基礎設施選擇。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。同時，優化一個基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。
多年來，架構決策決定著效能和營運成本。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。
技術教育幫助團隊選擇正確的堆疊，而不僅僅是最新的堆疊。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。
更好的工程選擇可以減少生產中的可靠性事故。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
Hopfield 網路充當聯想記憶體，透過進入低能量狀態從雜訊或部分輸入中呼叫儲存的模式
受限玻爾茲曼機歷史上用於協作過濾和預訓練深度信念網絡
將標準分類器重新解釋為基於能量的模型（JEM 方法），以改善校準、穩健性和分佈外檢測
結構化預測和約束滿足，透過最小化許多交互變數（例如姿態估計或佈局）的學習能量來找到解決方案
實施模式
實踐中的基於能量的模型
Hopfield 網路充當聯想記憶體，透過進入低能量狀態來從雜訊或部分輸入中呼叫儲存的模式。
Hopfield 網路充當關聯記憶體，透過進入低能量狀態，從雜訊或部分輸入中回憶起儲存的模式。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的基於能量的模型
受限玻爾茲曼機歷史上用於協作過濾和預訓練深度信念網路。
歷史上用於協作過濾和預訓練深度信念網絡的受限玻爾茲曼機當團隊預先定義質量閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
實踐中的基於能量的模型
將標準分類器重新解釋為基於能量的模型（JEM 方法），以改善校準、穩健性和分佈外檢測。
將標準分類器重新解釋為基於能量的模型（JEM 方法），以改善校準、穩健性和分佈外檢測 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的基於能量的模型
結構化預測和約束滿足，透過最小化許多交互作用的變數（例如，姿態估計或佈局）的學習能量來找到解決方案。
結構化預測和約束滿足，透過最小化許多交互變數（例如，姿勢估計或佈局）的學習能量來找到解決方案。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
風險與防護欄
優化一項基準測試可以隱藏更廣泛的系統弱點。
基礎設施和維護成本常常被低估。
隨著系統變得更加複雜，安全性和可觀察性差距可能會擴大。
實施路線圖
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。
在實施之前定義延遲、品質和成本目標。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。
在實際負載和資料條件下進行基準測試。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。
儀器監控錯誤、漂移和使用者影響。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。
在擴展之前準備回滾和事件回應路徑。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。