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基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
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