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STANLEY：基于随机梯度异向 Langevin 动力学的能量模型学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为STANLEY的随机梯度非各向同性Langevin动力学方法，用于高维数据采样。通过能量基建模，提出了一种用于改善采样数据质量的端到端学习算法，同时考虑了EBM训练中未知的归一化常数和MCMC方法。实验证明了STANLEY方法的有效性。
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关键要点
- 提出了一种名为STANLEY的随机梯度非各向同性Langevin动力学方法。
- STANLEY用于高维数据采样。
- 通过能量基建模，提出了一种端到端学习算法以改善采样数据质量。
- 考虑了EBM训练中的未知归一化常数和MCMC方法。
- STANLEY方法通过新提出的MCMC方法训练能量基模型。
- 实验证明了STANLEY方法的有效性。
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