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认知启示的能量基世界模型
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
能量基模型（EBM）是一种重要的概率模型，近年来在机器学习领域和应用领域受到关注。本文介绍了EBM的基础知识和算法进展，并讨论了在语言建模、条件分布建模和联合分布建模等场景下的应用。
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关键要点
- 能量基模型（EBM）是一种重要的概率模型，也被称为随机场和无向图模型。
- EBM 是非标准化的，与隐马尔可夫模型、自回归模型、生成对抗网络和变分自动编码器等自标准化概率模型不同。
- 近年来，EBM 在理论和算法方面取得了重大进展，受到机器学习及语音、视觉、自然语言处理等应用领域的关注。
- 本文系统介绍了能量基模型，包括基础知识、算法进展及在语音和语言处理中的应用。
- 介绍了 EBM 的基础知识，包括经典模型、神经网络参数化模型、采样方法及各种学习方法。
- EBM 在三种场景下的应用：1）用于语言建模的序列数据的边际分布建模；2）建模给定观测序列条件分布的应用，如语音识别和文本生成；3）建模观测序列和目标序列的联合分布的应用，如半监督学习和自然语言理解的校准。
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